【摘 要】
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根据北京市2016年11月—2016年12月共10日的4个监测点的PM2.5质量浓度监测数据,建立BP神经网络模型对其进行模拟预测,对未来5天的PM2.5浓度情况进行预测,前10日的数据作为训
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根据北京市2016年11月—2016年12月共10日的4个监测点的PM2.5质量浓度监测数据,建立BP神经网络模型对其进行模拟预测,对未来5天的PM2.5浓度情况进行预测,前10日的数据作为训练集,后5日的数据作为测试集,对模型的预测结果进行验证,分析了不同风速、温度、湿度和压强的预测误差,以及天气预测误差对PM2.5质量浓度预测误差的影响.结果表明,使用BP神经网络在PM2.5质量浓度预测上的较为准确.
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