【摘 要】
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本论文主要研究了多聚合过程神经元网络模型及其在大气环境中污染物浓度的预测研究.主要内容及其所获结果如下：第一部分研究了神经网络的公共基础,由生物神经元处理问题的原理
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本论文主要研究了多聚合过程神经元网络模型及其在大气环境中污染物浓度的预测研究.主要内容及其所获结果如下：第一部分研究了神经网络的公共基础,由生物神经元处理问题的原理引出了人工神经元网络的定义,其次研究了人工神经网络的拓扑结构与算法.所获结果为后面研究过程神经元网络奠定了基础.第二部分主要研究了输入、输出、权值都可以是随时间变化的过程神经元网络,并给出了基于基函数展开的过程神经元网络学习算法,另外还研究了输入、输出、权值都可以是任意多元函数的多聚合过程神经网络.所获结果是：多聚合过程神经元网络对于多个与多元过程因素有关的实际信号处理和非线性系统建模有着较好的适用性.第三部分是本论文的主要工作.现实生活中最常见的大量隐含着有价值信息的是离散数据,通过对粒子群算法的认识,因此构建了一个新的基于离散粒子群优化的多聚合过程神经元网络学习算法,文中通过3种算法的实验比较,表明新算法明显比其他两种算法有更好的性能.进而将新算法应用于预测宁东大气环境中SO2、PM10的浓度实验,训练结果表明新的模型具有合理性以及较好的仿真能力.
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