【摘 要】
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目前的大气污染程度变化及气象特征分析方法未标准化处理连续雾霾环境数据,导致其分析精度较低、相对误差较大.为此,提出连续雾霾环境下大气污染程度变化及气象特征分析方法.
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目前的大气污染程度变化及气象特征分析方法未标准化处理连续雾霾环境数据,导致其分析精度较低、相对误差较大.为此,提出连续雾霾环境下大气污染程度变化及气象特征分析方法.在预处理连续雾霾环境数据后,综合玻尔兹曼机、受限玻尔兹曼机和BP三种神经网络建立深度置信神经网络分析模型,从而分析大气污染程度变化及气象特征.实验中,对比不同方法的相对误差后发现,此次研究的连续雾霾环境下大气污染程度变化及气象特征分析方法具有较高的分析精度和较小的相对误差.
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