【摘 要】
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用泛化改进后的BP神经网络模型,选用2001、2002、2003年的气象因子和环境监测浓度资料按年度、季节分别建立预报模型,对贵阳市城市大气污染浓度进行预报.该方法除弥补了统计
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用泛化改进后的BP神经网络模型,选用2001、2002、2003年的气象因子和环境监测浓度资料按年度、季节分别建立预报模型,对贵阳市城市大气污染浓度进行预报.该方法除弥补了统计方法的预报精度不高和数值预报模式的方法复杂难实现的不足之处外,还很好地解决了未改进的BP网络训练误差很小时,一个新的输入与对应的目标输出具有较大误差的问题.
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