基于GA-BP神经网络模型的大气能见度预测

• 作者: 王圣堂 王永忠 苏靖晰 陈红敏
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 大气能见度 BP神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2020,（18）
• 页码范围: 19-21
• 页数: 3页
• 分类号: TP391

摘要

为探究成都地区大气能见度的区域特性,构建基于GA-BP神经网络的大气能见度预测模型,将空气中的相对湿度、PM2.5及PM10作为能见度主要影响因子输入到预测模型中,输出预测时间段每小时的大气能见度,再与实际值作比较。结果显示,经过遗传算法优化的BP神经网络预测模型能较好地预测该地区的大气能见度,预测值基本贴近于实际值,且预测结果优于BP神经网络。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏靖晰	中国民用航空飞行学院空中交通管理学院	2	0	0.0	0.0
2	王永忠	中国民用航空飞行学院空中交通管理学院	2	0	0.0	0.0
3	王圣堂	中国民用航空飞行学院空中交通管理学院	2	0	0.0	0.0
4	陈红敏	中国民用航空飞行学院空中交通管理学院	2	0	0.0	0.0