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针对大气污染的预测预报问题,在BP神经网络的基础上设计了一个新模型.把BP神经网络的逐次迭代的学习过程,改为批处理计算所有样本的系统误差,再统一修改权值,提高了执行效率.通过6项大气污染指标的预测值和实测值的比较,证明新模型的预测准确率较高,误差率较低.
基于BP神经网络改进算法的大气污染预测模型
【摘 要】
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针对大气污染的预测预报问题,在BP神经网络的基础上设计了一个新模型.把BP神经网络的逐次迭代的学习过程,改为批处理计算所有样本的系统误差,再统一修改权值,提高了执行效率.
【机 构】
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福建省环境监测中心站
【出 处】
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河南科技学院学报(自然科学版)
【发表日期】
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2018年1期
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