【摘 要】
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应用小波分析和BP神经网络相结合的方法,建立大气污染物浓度预测模型.首先,利用静态小波分解将原始 的大气污染物浓度序列分解为不同频段的小波系数序列;其次,将重要的气象因
【机 构】
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重庆工商大学环境与生物工程学院,安徽科技学院城建与环境学院
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应用小波分析和BP神经网络相结合的方法,建立大气污染物浓度预测模型.首先,利用静态小波分解将原始 的大气污染物浓度序列分解为不同频段的小波系数序列;其次,将重要的气象因子和各尺度上的小波系数序列作为BP神 经网络的输入;最后,对输出的各序列预测值重构,得到最终的预测结果.使用该模型对重庆市主城区某国控监测站点的 .浓度预测,结果表明,与传统的BP神经网络模型相比,该预测模型的推广能力强、预测精密度高,具有良好的应用 前景.
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