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采用人工智能算法对北京市空气质量指数199个数据序列进行拟合得到拟合值序列和预测值,结合数据的动态变化特点,再与马尔科夫链结合进行动态预测,预测精度优于基于灰色理论的GM（1,1）模型和基于BP算法的神经网络模型。
基于人工智能的动态马尔科夫模型预测空气质量指数
【摘 要】
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采用人工智能算法对北京市空气质量指数199个数据序列进行拟合得到拟合值序列和预测值,结合数据的动态变化特点,再与马尔科夫链结合进行动态预测,预测精度优于基于灰色理论的
【机 构】
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泸州职业技术学院基础部,泸州市龙马潭区环保局
【出 处】
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陕西理工学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2015年3期
【基金项目】
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四川省教育厅科学研究计划项目(14ZB0397);泸州职业技术学院科研基金资助项目(K-1302)
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