【摘 要】
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耦合GIS和BP神经网络模型,探讨不同算法和隐藏神经元数对PM10浓度预测和空间分布的影响,结果显示：不同算法的PM10浓度预测值与监测值的平均相关系数和平均相对误差分别为0.85
【机 构】
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西安工程大学环境与化学工程学院,西安市环境监测站,东北师范大学植被生态科学教育部重点实验室,中建水务环保有限公司
【基金项目】
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陕西省教育厅科研计划项目资助(15JK1329);西安工程大学博士科研启动基金项目(BS1306)
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耦合GIS和BP神经网络模型,探讨不同算法和隐藏神经元数对PM10浓度预测和空间分布的影响,结果显示：不同算法的PM10浓度预测值与监测值的平均相关系数和平均相对误差分别为0.85和17.58%,Levenberg-Marquardt优化算法在隐藏神经元数为20时预测精度最高。相同算法,不同隐藏层神经元数对PM10浓度的预测结果影响较大,不同算法,相同神经元数对PM10浓度的预测结果影响较小。不同算法的PM10浓度空间分布模拟在中北部的高风险区和东南部的低风险区与监测数据结果基本一致。
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