【摘 要】
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运用MATLAB语言编程,建立LVQ神经网络模型,将监测点的大气污染物CO、NOx、TSP浓度及噪声等效声级监测值作为网络的样本输入,环境质量的评价等级作为网络的样本输出,用以评价
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运用MATLAB语言编程,建立LVQ神经网络模型,将监测点的大气污染物CO、NOx、TSP浓度及噪声等效声级监测值作为网络的样本输入,环境质量的评价等级作为网络的样本输出,用以评价道路沿线大气环境质量.研究发现,LVQ神经网络具有较好的内插效果,降低样本的数量,具有良好的稳定性,并且监测数据不需要进行复杂的预处理.与主分量分析法评价结果比较,两者结果完全一致.结果表明,设计的LVQ网络模型具有良好的非线性映射功能和泛化功能.
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