【摘 要】
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BP神经网络在空气污染预报领域的应用越来越广泛，本文利用基于主成分分析和BP神经网络结合的方法分别建立四季PM10浓度预测模型，在不同季节分别精选出影响因子为7个、7个、
【机 构】
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辽阳市气象局,辽宁辽阳111000
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BP神经网络在空气污染预报领域的应用越来越广泛，本文利用基于主成分分析和BP神经网络结合的方法分别建立四季PM10浓度预测模型，在不同季节分别精选出影响因子为7个、7个、7个、7个，经检验其平均相对误差分别为24.8％、11.9％、18.5％、16.6％，且预测值与实测值拟合较好.PM10浓度等级级别命中率分别为92.8％、90.3％、90.0％、92.9％.表明BP神经网络对PM10的浓度预测是一种有效的工具.
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