基于B-P神经网络的环境空气质量预测模型

• 作者: 王强 祝翠玲 蒋志方
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: B-P神经网络 空气质量 预测模型 隐层
• 年，卷（期）: 2007,（22）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 223-227
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 4012字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.22.066

摘要

B-P神经网络是一种刻画非线性现象的强有力工具,可以将它应用到环境空气质量预测中.B-P神经网络针对不同的监测项目,根据不同的气象特征因子,将污染源排放数据为输入因子,监测点位监测数据作为输出因子,形成多组训练样本,进行学习训练,建立起不同的预测网络.然后用空气污染源排放监测数据输入相同气象条件的、已调整好权值的B-P神经网络系统,即可输出该项污染物的监测点位预测监测值.实验证明B-P神经网络预测模型取得了较好的结果,比现有预测模型具有更大的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王强		21	93	4.0	9.0
2	蒋志方	山东大学计算机科学与技术学院	19	196	8.0	14.0
3	祝翠玲	山东经济学院信息管理学院	6	96	5.0	6.0