基于BP神经网络的城市环境空气质量预测模型

• 作者: 张鹏达
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 空气质量 预测 BP神经网
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 控制理论与应用
• 页码范围: 9-11,19
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2100字
• 语种: 中文

摘要

本研究以监测所获得的数据为基础,运用BP神经网络算法原理,建立了城市环境空气质量预测模型,并对该模型的泛化能力进行了误差评价.结果表明:通过BP神经网络建立的空气质量预测模型具有较高的预测精度,预测结果的相对误差均在5％以内,能够很好地满足实际应用的需求.更重要的是,所建立的预测模型无需了解空气质量变化的内部机制,比传统的基于复杂数学模型的预测方法更为便捷,为环境保护部门可以提供更加可靠的决策依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张鹏达		8	22	2.0	4.0