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首次将神经网络应用于实测大气污染物浓度的预报。结果表明，预报值与观测值符合得较好，由于人工神经网络具有逼近精度高、学习速度快、对资料长度要求不高等优点，因而在非线性时间序列的预报中显示出了独特的优越性，并将会在大气环境和气候预报中得到越来越多的应用。
大气污染物浓度的神经网络预报
【摘 要】
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首次将神经网络应用于实测大气污染物浓度的预报。结果表明，预报值与观测值符合得较好，由于人工神经网络具有逼近精度高、学习速度快、对资料长度要求不高等优点，因而在非线性时
【机 构】
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中国科学院大气物理研究所,中国科学院大气物理研究所
【出 处】
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中国环境科学
【发表日期】
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2000年5期
【基金项目】
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中国科学院“九五”重大科技项目!（KZ951-A1-403）
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