基于神经网络的多城市协同能见度预测研究

• 作者: 于平平 王震洲 聂亚宁
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 能见度 遗传算法 BP神经网络 协同预测
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 信息处理技术
• 页码范围: 73-78
• 页数: 6页
• 分类号: TP183|TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B1902150

摘要

精准预测能见度对于保障人们出行质量和交通安全有重要意义,针对目前大气能见度预测算法存在的预测数据来源单一和准确率不高的问题,构建了一个基于遗传算法优化的BP神经网络模型.模型以石家庄市及其卫星城市的6个气象因子和4个主要污染因素(NO2 、SO2、PM2.5、PM10)的预处理结果作为输入数据,24h后的能见度数值作为输出结果.实验结果表明,在弥补BP神经网络模型局部最优问题的基础上,该模型的能见度预测结果在绝对偏差、相关性和预测准确率方面均优于单一采用石家庄气象数据的预测结果,能够提供更为可靠的能见度预报信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王震洲		62	411	12.0	16.0
2	于平平		4	6	2.0	2.0
3	聂亚宁		2	0	0.0	0.0