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针对BP神经网络进行空气污染预测收敛速度过慢和学习过程中易出现“过适配”的问题，提出了利用主成分分析和提前终止训练法对传统BP模型进行改进的新算法。并利用MATLAB平台进行了仿真研究，结果表明：改进后的算法提高了BP神经网络的预测精度和泛化能力，能较好地实现PM2.5浓度预测。
一种基于BP神经网络改进算法的PM2.5预测方法
【摘 要】
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针对BP神经网络进行空气污染预测收敛速度过慢和学习过程中易出现“过适配”的问题，提出了利用主成分分析和提前终止训练法对传统BP模型进行改进的新算法。并利用MATLAB平台进
【机 构】
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后勤工程学院建筑规划与环境工程系,69068部队,国家救灾应急装备工程技术研究中心
【出 处】
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四川环境
【发表日期】
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2015年4期
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