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大气污染物浓度的变化具有较强的非线性特性,基于人工神经网络捕捉非线性变化独特的优越性,将RBF网络应用于实测大气污染物浓度的预报.
基于神经网络的大气污染预报方法的研究
【摘 要】
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大气污染物浓度的变化具有较强的非线性特性,基于人工神经网络捕捉非线性变化独特的优越性,将RBF网络应用于实测大气污染物浓度的预报.
【机 构】
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东北电力学院动力工程系
【出 处】
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东北电力学院学报
【发表日期】
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2003年4期
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