【摘 要】
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提出了一种应用人工神经网络进行大气质量预测的方法,即采用多层前向网络的覆盖算法和时问序列进行短期的空气质量预测.针对空气污染的特点,选取了对空气质量有重要影响的气
【机 构】
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安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室,安徽合肥,230039;宣城市气象局,安徽宣城,242000
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提出了一种应用人工神经网络进行大气质量预测的方法,即采用多层前向网络的覆盖算法和时问序列进行短期的空气质量预测.针对空气污染的特点,选取了对空气质量有重要影响的气象因子的相关数据,并对其进行测试.实验结果表明:将该方法应用于空气质量预测,效果良好,学习速度快,识别率高,具有较强的实用价值,为实现大气质量预测提供了一种准确高效的方法.
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