【摘 要】
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为科学合理地预测大气污染物PM2.5颗粒物浓度变化规律,分析PM2.5颗粒物浓度变化历史数据,综合判断外部条件（温度、风速、天气状况）和内部条件（其它污染物的浓度）对PM2.5颗粒物浓
【机 构】
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宁夏大学物理电气信息学院,宁夏沙漠信息智能感知重点实验室
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为科学合理地预测大气污染物PM2.5颗粒物浓度变化规律,分析PM2.5颗粒物浓度变化历史数据,综合判断外部条件（温度、风速、天气状况）和内部条件（其它污染物的浓度）对PM2.5颗粒物浓度变化的影响.采用一种改进型PSO优化的模糊神经网络,将粒子群算法与模糊神经网络进行融合,发挥PSO算法全局寻优的特点,预测PM2.5颗粒物浓度的变化规律.对某市2013年PM2.5颗粒物浓度进行预测和验证,验证结果表明,该算法具备良好的预测精度.
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