改进型BP神经网络在广州空气污染预报中的应用研究

• 作者: 张惠仪
• 来源期刊: 能源与环境
• 学科: 地球科学
• 关键词: 空气污染指数 BP神经网络 万有引力搜索算法 预报准确率
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 11-13,15
• 页数: 4页
• 分类号: X831
• 字数: 3651字
• 语种: 中文

摘要

为了更好地了解环境污染的情况,建立有效的空气污染预报模型成为了刻不容缓的工作.本文以广州市4年的空气污染指数(API)和相对应的逐日气象数据资料为基础,进行空气质量的研究.基于BP神经网络在空气污染指数预报中存在的不足,采用万有引力搜索算法对BP网络进行改进.鉴于不同季节API值的变化差别,将改进后的BP神经网络模型对广州4季的API值进行预测.通过比较改进前后模型的均方百分比误差和预报准确率,发现改进后的BP神经网络预报效果优于传统的BP.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张惠仪		2	4	1.0	2.0