【摘 要】
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大气污染物浓度的变化具有较强的非线性特性,人工神经网络(ANN)捕捉非线性变化具有独特的优越性,利用2002年空气污染实况资料和同时期的气象地面实况观测资料,将RBF网络应用
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大气污染物浓度的变化具有较强的非线性特性,人工神经网络(ANN)捕捉非线性变化具有独特的优越性,利用2002年空气污染实况资料和同时期的气象地面实况观测资料,将RBF网络应用于实测大气污染物浓度的预报,建立污染物浓度预报RBF神经网络,进行临夏城区空气污染指数的预报,并用2003年部分实况资料做检验,取得比较好的结果。
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