【摘 要】
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根据齐齐哈尔大学监测点2014年3—5月PM2.5质量浓度及其对应的每小时的气象因素、气体污染物浓度,建立基于t分布受控遗传算法的BP神经网络模型(BPM-TCG),对PM2.5质量浓度进行
【机 构】
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齐齐哈尔大学化学与化学工程学院黑龙江省,齐齐哈尔环境监测站
【基金项目】
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齐齐哈尔市科学计划项目(SFZD-2013176)
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根据齐齐哈尔大学监测点2014年3—5月PM2.5质量浓度及其对应的每小时的气象因素、气体污染物浓度,建立基于t分布受控遗传算法的BP神经网络模型(BPM-TCG),对PM2.5质量浓度进行模拟预测。并将其与BP神经网络模型、遗传算法优化BP神经网络模型(BP-GA)进行对比分析。3种模型预测结果表明:BPM-TCG模型预测精度最高,泛化能力最好。BPM-TCG模型对PM2.5质量浓度的准确预测为预防和控制PM2.5提供依据。
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