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根据城市空气质量随时间变化的特性,利用资源分配神经网络和隐层节点相关性剪枝方法,建立了一个结构简单、具有在线学习能力的空气质量预测模型。通过对网络模型的训练和测试,表明该模型不仅可降低网络结构的复杂度,而且可以得到比普通资源分配网络更精度的预测结果。
基于结构优化的RAN城市环境空气质量预测模型
【摘 要】
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根据城市空气质量随时间变化的特性,利用资源分配神经网络和隐层节点相关性剪枝方法,建立了一个结构简单、具有在线学习能力的空气质量预测模型。通过对网络模型的训练和测试
【机 构】
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山东大学计算机科学与技术学院; 山东省环境监测中心站;
【出 处】
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山东大学学报(工学版)
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划资助项目(2009AA01Z304);山东省科技攻关项目经费资助项目(2009GG20001025)
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