【摘 要】
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为了提高空气质量预测精度,提出一种由GentleAdaBoost(GAB)迭代算法和模糊BP神经网络组成的空气质量预测方法.首先,对空气质量样本数据进行预处理,并初始化测试数据分布权值;
【机 构】
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淮阴工学院计算机工程学院,江苏淮安223003
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为了提高空气质量预测精度,提出一种由GentleAdaBoost(GAB)迭代算法和模糊BP神经网络组成的空气质量预测方法.首先,对空气质量样本数据进行预处理,并初始化测试数据分布权值;然后,通过选取不同类型的模糊BP神经网络构造出不同的模糊BP弱预测器,并对样本数据进行反复训练;最后,将多个模糊BP神经网络弱预测器使用GAB算法进行迭代,得到新的强预测器.对北京市近1a的空气污染指数(API)和空气质量指数(AQI)进行仿真实验,结果表明:本方法比传统BP空气质量预测模型预测平均误差绝对值减少近30％,提高了神经网络预测精度,为神经网络在空气质量预测中的应用提供借鉴.
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