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摘要:
基于某市1996~2008年大气中SO2含量数据,利用BP人工神经网络(ANN)方法,建立SO2含量变化的时间序列人工神经网络模型.对该市2009~2015年大气中的SO2含最变化趋势和规律进行研究.并与趋势外推法(TEND)的预测结果进行比较.结果表明基于人工神经网络技术的SO2含量预测是可行的,模型能较好地反映SO2含量的动态变化规律.
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文献信息
篇名 大气SO2含量时间序列的BP人工神经网络预测模型
来源期刊 重型机械 学科 地球科学
关键词 人工神经网络 SO2含量 时间序列 预测模型
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目 实验研究
研究方向 页码范围 31-34
页数 分类号 X823
字数 2605字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-196X.2010.03.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李朝阳 4 12 2.0 3.0
2 李峰 3 12 2.0 3.0
3 李德志 2 12 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
人工神经网络
SO2含量
时间序列
预测模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重型机械
双月刊
1001-196X
61-1113/TH
大16开
陕西省西安市辛家庙西安重型机械研究所
52-38
1953
chi
出版文献量(篇)
2632
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2
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9507
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