【摘 要】
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为实时预测空气质量,建立神经网络模型来预测空气质量指数(AQI).考虑到BP神经网络的反向传播算法具有收敛速度慢、训练时间过长、易陷入局部最优等缺点,分别利用LM算法和贝叶斯正则化算法(BR算法)优化BP神经网络.通过对芜湖市空气质量预测结果进行类比分析得到,BR算法的预测效果更好,能够提升网络的泛化能力.
【机 构】
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安徽机电职业技术学院 公共基础教学部,安徽 芜湖 241000;安徽警官职业学院信息管理系,合肥 230031
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为实时预测空气质量,建立神经网络模型来预测空气质量指数(AQI).考虑到BP神经网络的反向传播算法具有收敛速度慢、训练时间过长、易陷入局部最优等缺点,分别利用LM算法和贝叶斯正则化算法(BR算法)优化BP神经网络.通过对芜湖市空气质量预测结果进行类比分析得到,BR算法的预测效果更好,能够提升网络的泛化能力.
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