文档名：基于神经网络的城市大气雾霾污染短时预测方法研究
摘要：受到城市区域气候变化快、特征隐秘性强、可分析时间段短的影响,大气雾霾污染变化特征差异较大,短时预测适应性降低,由此,设计了基于神经网络的城市大气雾霾污染短时预测方法.构建神经网络预测结构,利用神经元的遗传特征,关联每一时间点下的有效雾霾特征,保证预测量信息特征范围的最大化,确定雾霾污染函数预测信息及其相关配置函数,进行大气雾霾短时预测层计算输出,获得短时预测结果.实验数据表明,提出方法具备减小预测误差,优化预测逻辑环境,提升预测速度的能力,保证适应性强,具有较高的推广与研究价值.
作者：刘娜Author：LiuNa
作者单位：吉林省白山市气象局,吉林白山134300
刊名：环境科学与管理 ISTIC
Journal：EnvironmentalScienceandManagement
年，卷(期)：2023, 48(7)
分类号：X823
关键词：神经网络 雾霾污染 短时 预测
Keywords：neuralnetwork hazepollution short-time forecast
机标分类号：X522P467TP393
在线出版日期：2023年8月3日
基金项目：基于神经网络的城市大气雾霾污染短时预测方法研究[
期刊论文] 环境科学与管理--2023, 48(7)刘娜受到城市区域气候变化快、特征隐秘性强、可分析时间段短的影响,大气雾霾污染变化特征差异较大,短时预测适应性降低,由此,设计了基于神经网络的城市大气雾霾污染短时预测方法.构建神经网络预测结构,利用神经元的遗传特征,...参考文献和引证文献
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引证文献
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