【摘 要】
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<正>本文设计了基于ESN(Echo state network,ESN)神经网络的PM2.5时均值预测方法,并讨论了基于偏最小二乘回归的数据选择方式。在仿真实验中,通过与径向基函数(radial basisf
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院; 计算智能与智能系统北京市重点实验室;
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<正>本文设计了基于ESN(Echo state network,ESN)神经网络的PM2.5时均值预测方法,并讨论了基于偏最小二乘回归的数据选择方式。在仿真实验中,通过与径向基函数(radial basisfunction,RBF)神经网络和反向传播(back propagation,BP)神经网络方法比较,验证了基于ESN神经网络模型预测的可行性。实验结果表明,与径向基神经网络和反向传播神经网
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