换一批
换一批环境空气SO_2和NO_2浓度的GA_ANN预测模型研究
Study on GA_ANN based ambient air SO_2 and NO_2 concentration forecasting model
摘要空气中污染物浓度的预测是一个复杂的非线性问题.国内外的研究表明神经网络能够比回归模型更好地预报空气污染物.设计并实现了将用于选择最优预报因子的遗传算法和神经网络算法相结合的GA_ANN空气质量预测模型,利用某市2003-2006年的数据建立神经网络空气质量预测模型,对该市2007年全年SO_2和NO_2的预测实验表明,GA_ANN模型比单纯的神经网络模型具有更高的预报精度.
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分类号
TP391.4
栏目名称
工程与应用
DOI
10.3778/j.issn.1002-8331.2010.08.057
发布时间
2010-05-05
基金项目
国家自然科学基金
天津市社会发展基金
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