Elman神经网络在优化空气预报模式结果中的应用

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wokaoyan123

【摘要】

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空气质量与人们的生活息息相关,空气质量的预测结果是进行空气质量控制的依据.因此,提高空气质量的预测精度是本文研究的重点.CMAQ(Community Multiscale Air Quality modeli

【作者】

：

张镝于海飞刘闽杜毅明金继鑫曹吉龙赵思彤

【机构】

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中国科学院大学,中国科学院沈阳计算技术研究所,辽宁省沈阳生态环境监测中心,中国医科大学附属第四医院,沈阳市第二十二中学

【出处】

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计算机系统应用

【发表日期】

：

2020年6期

【关键词】

：

ELMAN神经网络空气质量模式结果优化空气质量预测污染物浓度 Elman neural networkair quality modelresult o

【基金项目】

：

辽宁省“兴辽英才计划”(XLYC1808004)

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空气质量与人们的生活息息相关,空气质量的预测结果是进行空气质量控制的依据.因此,提高空气质量的预测精度是本文研究的重点.CMAQ(Community Multiscale Air Quality modeling system)和CAMx(Comprehensive Air quality Model with extensions)是两种常用的空气质量数值模式,其工作原理是通过大气物理化学方法模拟污染物传输转化过程,进而预测空气质量.空气质量数值模式的输入文件质量会影响到空气质量的预测精度,为了提高空气

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