【摘 要】
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已有的基于人工神经网络对大气环境质量预测的研究大多只考虑空间特性，因此，无法准确刻画大气环境中污染物浓度随时间的动态变化规律，更不能实现影响污染物浓度诸因子在时间维上
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金项目（61063020）
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已有的基于人工神经网络对大气环境质量预测的研究大多只考虑空间特性，因此，无法准确刻画大气环境中污染物浓度随时间的动态变化规律，更不能实现影响污染物浓度诸因子在时间维上的有效预测。鉴于此，主要在时间、空间上对多聚合过程神经元网络模型进行多次训练与学习，并将训练好的模型对宁东能源化工基地大气环境中污染物SO2的浓度进行预测。仿真实验表明：多聚合过程神经元网络对于大气环境中SO2浓度具有较好的预测能力。
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