用RBF神经网络方法作临夏城区空气污染指数预报的研究

• 作者: 任玉龙 马旭洁
• 来源期刊: 资源环境与发展
• 学科: 地球科学
• 关键词: 污染物浓度 RBF神经网络 空气污染指数 预报方法 网络仿真
• 年，卷（期）: zyhjyfz,（2）
• 页码范围: 28-30
• 页数: 3页
• 分类号: X51

摘要

大气污染物浓度的变化具有较强的非线性特性,人工神经网络(ANN)捕捉非线性变化具有独特的优越性,利用2002年空气污染实况资料和同时期的气象地面实况观测资料,将RBF网络应用于实测大气污染物浓度的预报,建立污染物浓度预报RBF神经网络,进行临夏城区空气污染指数的预报,并用2003年部分实况资料做检验,取得比较好的结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马旭洁		17	49	4.0	6.0
2	任玉龙		4	3	1.0	1.0