【摘 要】
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随着邢台市空气污染日趋严重,构建基于神经网络的空气质量等级预测模型具有重要意义。文章以邢台市空气主要污染源的排放量、日最高温度、日最低温度、风力及空气质量等级为
【基金项目】
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邢台市科技支撑计划项目(项目编号:2016ZC064);河北省自然科学基金(项目编号:B2017108031)
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随着邢台市空气污染日趋严重,构建基于神经网络的空气质量等级预测模型具有重要意义。文章以邢台市空气主要污染源的排放量、日最高温度、日最低温度、风力及空气质量等级为样本数据,基于MATLAB神经网络的背景,运用BP神经网络、PNN神经网络、Elman神经网络模式识别方法构建空气质量预测模型,通过对比预测空气质量等级和实际等级评价模型,结果表明,BP神经网络正确率41.94%,PNN网络正确率38.71%,Elman网络正确率35.48%,BP神经网络所构建的预测模型效果最好。
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