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基于Elman神经网络的污染源数据预测

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:14
摘 要:为了给环境保护决策提供有价值的预测数据,提出利用Elman神经网络建立污染源数据预测模型的方法,以大气中的主要污染物SO2为例,用预测模型表征SO2的浓度和气温、相对湿度、风速、时间等影响因子及其历史
  • 【题 名】基于Elman神经网络的污染源数据预测
  • 【作 者】张齐 许志坚 赵坤荣
  • 【机 构】华南理工大学计算机科学与工程学院 广东广州510006 环境保护部华南环境科学研究所 广东广州510655
  • 【刊 名】《华南理工大学学报:自然科学版》2009年 第5期 135-138页 共4页
  • 【关键词】污染源 预测 Elman 神经网络
  • 【文 摘】为了给环境保护决策提供有价值的预测数据,提出利用Elman神经网络建立污染源数据预测模型的方法,以大气中的主要污染物SO2为例,用预测模型表征SO2的浓度和气温、相对湿度、风速、时间等影响因子及其历史数据之间的复杂关系.使用训练后的模型对数据进行模拟仿真,结果表明所建立模型的计算输出值与实际样本数据有着较好的一致性.模型预测效果优于基于BP神经网络的预测模型.
 
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