基于小波神经网络的空气污染指数预报

• 作者: 李四海 李爱英 魏邦龙
• 来源期刊: 长春大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经网络 空气污染指数 气象因子 小波分解与重构 特征提取
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 146-148,172
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2166字
• 语种: 中文

摘要

针对空气污染指数时间序列的非线性及多分辨率特性,提出了一种空气污染指数的小波神经网络预报模型.利用小波对原始的空气污染指数序列进行多尺度分解,以各尺度上的小波单支重构序列和重要的气象因子作为输入,使用该模型对兰州地区的空气污染指数进行了预测.仿真结果表明,与传统的BP神经网络相比,该模型具有更高的预测精度、更快的收敛速度及更好的自适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏邦龙	兰州城市学院信息工程学院	20	50	4.0	6.0
2	李四海	甘肃中医学院公共课部	33	80	6.0	7.0
3	李爱英		6	14	2.0	3.0