【摘 要】
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针对PM2.5引起的空气污染问题,采用局部保留投影算法(Local Preserving Projection,LPP),设计一种BP神经网络模型,并基于湖州市2014-2020年的大气污染物数据和气象数据,对PM2.5进行分季节预测.仿真结果表明:LPP-BP模型夏季的均方根误差为5.197 8,各季节的均方根误差为10.759 5,平均相关性系数R为0.857,平均运行速度为0.269 6 s,远低于其他模型.通过与BP-5模型、PCA-BP模型、BP-12模型的对比分析可知,LPP-BP模型具有更高
【机 构】
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湖州师范学院信息工程学院,浙江湖州313000;湖州师范学院信息工程学院,浙江湖州313000;湖州学院理工学院,浙江湖州313000
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针对PM2.5引起的空气污染问题,采用局部保留投影算法(Local Preserving Projection,LPP),设计一种BP神经网络模型,并基于湖州市2014-2020年的大气污染物数据和气象数据,对PM2.5进行分季节预测.仿真结果表明:LPP-BP模型夏季的均方根误差为5.197 8,各季节的均方根误差为10.759 5,平均相关性系数R为0.857,平均运行速度为0.269 6 s,远低于其他模型.通过与BP-5模型、PCA-BP模型、BP-12模型的对比分析可知,LPP-BP模型具有更高的准确率和更快的运算速度.该研究可为PM2.5预警和空气污染调控提供参考.
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