摘要
对大气污染进行预测具有十分重要的科学意义。人工神经网络模型在大气污染预测预报领域广泛应用,可以通过选择不同算法,设置学习率和动态系数等参数使基于神经网络的大气污染预测模型的精度得到提高,说明神经网络模型应用于大气污染预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力。
Forecasting the level of air pollution has great significance .Artificial neural network forecast meth-od is widely introduced in air pollution prediction .By choosing different algorithms , setting learning rate ,and dy-namic coefficient parameters , the precision of the model based on artificial neural network is improved ,and the av-erage relative errors of air pollution between forecasting and the monitoring are small therefore .Artificial neural net-work model is a simple and effective algorithm .
出处
《陕西广播电视大学学报》
2015年第4期92-94,共3页
Journal of Shaanxi Radio & TV University
基金
陕西广播电视大学2013-2014年度科研课题"基于神经网络的大气污染预测"(课题编号:13D-08-B01)
"陕西电大课程教学资源建设研究"(课题编号:13DJ-A12)
2015年陕西省教育厅科研计划项目"陕西省主要城市大气污染预报模型研究"(项目编号:15JK1058
项目负责人:郭庆春)阶段性成果之一
关键词
人工神经网络
大气污染
算法
artificial neural network
atmospheric pollution
algorithm
