【摘 要】
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针对传统的大气臭氧浓度预测存在预测精度低、计算效率低等问题，将模糊聚类与神经网络相结合，提出一种使用区间二型模糊神经网络进行臭氧浓度预测的方法。用模糊C均值的方法筛选出适应性最高的有效规则，并进行区间二型模糊神经网络的结构设计；使用LM算法（Levenberg-Marquardt）进行模糊神经网络的参数及权重调整。使用2018年石家庄气象臭氧数据集验证系统进行验证，并与使用梯度下降算法（Gradi
【基金项目】
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河北省科技支撑计划项目（19273703D）；
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针对传统的大气臭氧浓度预测存在预测精度低、计算效率低等问题，将模糊聚类与神经网络相结合，提出一种使用区间二型模糊神经网络进行臭氧浓度预测的方法。用模糊C均值的方法筛选出适应性最高的有效规则，并进行区间二型模糊神经网络的结构设计；使用LM算法（Levenberg-Marquardt）进行模糊神经网络的参数及权重调整。使用2018年石家庄气象臭氧数据集验证系统进行验证，并与使用梯度下降算法（Gradient Descent）的模糊神经网络系统进行比较，结果表明，该方法可以更好地预测臭氧浓度，采用LM算法比采用GD算法可获得更好的预测性能。
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