【摘 要】
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针对石家庄空气污染指数(Air Pollution Index,简称API)的预警问题,本文提出了一种基于前馈神经网络(Feedforward Neural Network,简称FNN)的预测方法。基于三层FNN逼近任意
【机 构】
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石家庄铁道大学电气与电子工程学院,
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针对石家庄空气污染指数(Air Pollution Index,简称API)的预警问题,本文提出了一种基于前馈神经网络(Feedforward Neural Network,简称FNN)的预测方法。基于三层FNN逼近任意非线性函数的特性,建立了API的预测模型;同时,针对数据变化较大的问题,采用改进学习率的梯度下降算法,对预测模型进行离线训练。选用石家庄封龙山2014年10月的空气质量数据作为研究对象,仿真实验表明,基于FNN的预测模型可以有效地对API进行预警,且预测精度可达87.94%。
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