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摘要:
本文将MIV和神经网络相关性分析方法相结合,提出一种基于MIV的神经网络相关性分析方法(NN-MIV),此方法综合考虑了各天气特征变量与主导变量(臭氧浓度)的外部相关性和内部相关性,得到了较为稳定的相关关系,并对海岛天气特征变量与主导变量的相关性数据进行了分析.同时,还用神经网络建立了一个与臭氧相关性较高的海岛天气特征变量与臭氧之间的相关关系模型(即软测量模型),通过辅助的海岛天气特征变量,获得了较好的臭氧软测量结果.
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文献信息
篇名 基于NN-MIV方法的臭氧与海岛地区天气特征的相关性研究
来源期刊 探索科学 学科
关键词 臭氧 天气特征 相关性 NN-MIV
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 能源与环保
研究方向 页码范围 113-114
页数 2页 分类号
字数 2477字 语种 中文
DOI
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 丁煜函 江苏大学电气信息工程学院 19 87 5.0 9.0
2 杜瑶怡 4 1 1.0 1.0
3 郭献琪 2 1 1.0 1.0
4 洪金飞 1 1 1.0 1.0
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2018(1)
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研究主题发展历程
节点文献
臭氧
天气特征
相关性
NN-MIV
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
探索科学
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2095-588X
10-1148/N
北京市万寿路南口金家村288号华信大厦
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