基于覆盖算法的大气质量预测

• 作者: 吴有训 张燕平 施尧 杨雪洁 王克强 赵勇 赵姝
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 覆盖算法 时间序列 空气质量等级 预测
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 190-192,196
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3575字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2008.07.056

摘要

提出了一种应用人工神经网络进行大气质量预测的方法,即采用多层前向网络的覆盖算法和时问序列进行短期的空气质量预测.针对空气污染的特点,选取了对空气质量有重要影响的气象因子的相关数据,并对其进行测试.实验结果表明:将该方法应用于空气质量预测,效果良好,学习速度快,识别率高,具有较强的实用价值,为实现大气质量预测提供了一种准确高效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张燕平	安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室	148	1556	21.0	32.0
2	赵姝	安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室	82	555	13.0	19.0
3	赵勇	安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室	3	56	3.0	3.0
4	吴有训		5	12	3.0	3.0
5	杨雪洁	安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室	7	24	3.0	4.0
6	施尧	安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室	2	10	2.0	2.0
7	王克强		2	6	2.0	2.0