作者:
原文服务方: 中低纬山地气象       
摘要:
用泛化改进后的BP神经网络模型,选用2001、2002、2003年的气象因子和环境监测浓度资料按年度、季节分别建立预报模型,对贵阳市城市大气污染浓度进行预报.该方法除弥补了统计方法的预报精度不高和数值预报模式的方法复杂难实现的不足之处外,还很好地解决了未改进的BP网络训练误差很小时,一个新的输入与对应的目标输出具有较大误差的问题.
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文献信息
篇名 改进BP神经网络在城市环境大气污染分季节预报中的应用
来源期刊 中低纬山地气象 学科
关键词 人工神经网络 泛化BP神经网络模型 污染物浓度 分季节预报
年,卷(期) 2005,(3) 所属期刊栏目 研究论文·技术报告
研究方向 页码范围 6-8
页数 3页 分类号 P456.9
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6598.2005.03.002
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作者信息
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1 黄世芹 19 79 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
人工神经网络
泛化BP神经网络模型
污染物浓度
分季节预报
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中低纬山地气象
双月刊
2096-5389
52-1171/P
16开
1962-01-01
中文
出版文献量(篇)
2633
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5634
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