BP神经网络在北京市API预报中的应用

CN 11-2097/X ISSN 1000-8942

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BP神经网络在北京市API预报中的应用

郭庆春, 何振芳, 寇立群, 李力, 张小永, 孔令军

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郭庆春, 何振芳, 寇立群, 李力, 张小永, 孔令军. BP神经网络在北京市API预报中的应用[J]. 环境工程, 2011, 29(4): 106-108. doi: 10.13205/j.hjgc.201104029

引用本文:

郭庆春, 何振芳, 寇立群, 李力, 张小永, 孔令军. BP神经网络在北京市API预报中的应用[J]. 环境工程, 2011, 29(4): 106-108. doi: 10.13205/j.hjgc.201104029

郭庆春, 何振芳, 寇立群, 李力, 张小永, 孔令军. BP神经网络在北京市API预报中的应用[J]. 环境工程, 2011, 29(4): 106-108. doi: 10.13205/j.hjgc.201104029

引用本文:

郭庆春, 何振芳, 寇立群, 李力, 张小永, 孔令军. BP神经网络在北京市API预报中的应用[J]. 环境工程, 2011, 29(4): 106-108. doi: 10.13205/j.hjgc.201104029

BP神经网络在北京市API预报中的应用

doi: 10.13205/j.hjgc.201104029

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出版历程
- 刊出日期: 2011-08-22

摘要: 对大气污染进行预测具有十分重要的意义。以北京市为例,综合考虑BP网络的逼近能力和泛化能力,将时间序列作为BP神经网络的输入,对空气污染指数的预测做了建模研究。实验结果表明:BP神经网络的输出值与实际值之间的误差在可以接受的范围,特别是对骤升骤降趋势也能得到准确度较高的预报结果。因此在实际应用中,可以将BP网络方法作为一种考虑采用的方法。

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