基于MATLAB神经网络对大同市气溶胶浓度预测

• 作者: 岳江 李明明 杨爱琴 王小兰 郭雪
• 来源期刊: 气象研究与应用
• 学科: 地球科学
• 关键词: 神经网络 气溶胶质量浓度 预测研究
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 应用气象
• 页码范围: 50-55,90
• 页数: 7页
• 分类号: X831
• 字数: 4731字
• 语种: 中文

摘要

通过对大同市2011-2012年PM10质量浓度、有关气象要素和参数进行随机抽样、分组,建立单隐含层BP神经网络、多隐含层BP神经网络以及RBF网络对以上数据进行调试和训练,得出:就2011-2012年预测PM10日均质量浓度样本而言,按预测效果好坏排序,多隐含层最佳BP神经网络＞单隐含层最佳BP神经网络＞RBF神经网络;从网络最小误差总和来看,三种网络对夏秋两季的预报效果最好;从预测值和实测值的拟合效果来看,RBF网络对春季和冬季PM10质量浓度的预测效果最好;多隐含层BP网络对秋季PM10质量浓度的预测效果最好;三种神经网络对夏季PM10质量浓度的预测效果都很好,优劣性差异不大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭雪		5	26	2.0	5.0
2	岳江		17	33	3.0	5.0
3	李明明		16	83	5.0	9.0
4	杨爱琴		11	27	3.0	5.0
5	王小兰		16	43	3.0	6.0