贝叶斯正则化BP神经网络在空气质量指数预测中的应用

• 作者: 尤游 张林静
• 来源期刊: 重庆科技学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯正则化 LM算法 BP神经网络 空气质量指数
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化技术
• 页码范围: 78-82
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1980.2022.01.015

摘要

为实时预测空气质量,建立神经网络模型来预测空气质量指数(AQI).考虑到BP神经网络的反向传播算法具有收敛速度慢、训练时间过长、易陷入局部最优等缺点,分别利用LM算法和贝叶斯正则化算法(BR算法)优化BP神经网络.通过对芜湖市空气质量预测结果进行类比分析得到,BR算法的预测效果更好,能够提升网络的泛化能力.