【摘 要】
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机器学习模型拟合效率高,能够克服多维度和高度非线性等问题,在大气污染物浓度预测中的应用非常广泛.为更好的反映北京市雾霾天气状况,本文采用高精度拟合的BP网络预测模型,
【机 构】
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北京工业大学经济与管理学院北京市100124
【出 处】
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中国环境科学学会2019年学术年会
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机器学习模型拟合效率高,能够克服多维度和高度非线性等问题,在大气污染物浓度预测中的应用非常广泛.为更好的反映北京市雾霾天气状况,本文采用高精度拟合的BP网络预测模型,建立了基于BP神经网络的雾霾预测模型.首先,建立影响雾霾因素之间的指标体系.其次,采用2018年11月全月天数的大气污染物数据作为训练样本,建立神经网络雾霾预测模型.最后,基于BP神经网络对12月全月天数的PM2.5浓度进行预测.结果表明,在小样本数据下,该模型可以较准确的预测PM2.5的浓度变化趋势,为有关部门对空气质量进行监测和预报提供参考.
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