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本文以每日空气污染物浓度预测为切入点,针对单一AQI指标序列波动大、预测信息不完善的缺陷,基于MATLAB神经网络背景,构建三层BP神经网络模型,通过其他污染物指标来预测雾霾主要污染物PM2.5和PM10,结果表明,BP神经网络对常州市空气污染物的预测结果与实际变化趋势较为一致.
基于BP神经网络的常州市空气质量预测与对策研究
【摘 要】
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本文以每日空气污染物浓度预测为切入点,针对单一AQI指标序列波动大、预测信息不完善的缺陷,基于MATLAB神经网络背景,构建三层BP神经网络模型,通过其他污染物指标来预测雾霾
【机 构】
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河海大学
【出 处】
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科技纵横
【发表日期】
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2018年25期
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