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目前PM2.5的计算主要采用物理方法,其成本较高.为此,通过采集空气中O3,CO,PM10,SO2,NO2的浓度数据,选择神经网络方法建立PM2.5预测模型.实验结果表明,该模型对PM2.5的预测准确率较高.
基于神经网络的PM2.5预测模型
【摘 要】
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目前PM2.5的计算主要采用物理方法,其成本较高.为此,通过采集空气中O3,CO,PM10,SO2,NO2的浓度数据,选择神经网络方法建立PM2.5预测模型.实验结果表明,该模型对PM2.5的预测准
【机 构】
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安徽新华学院信息工程学院
【出 处】
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江苏师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2015年1期
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