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基于Matlab的BP神经网络在大气污染物浓度预测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
为了寻求有效控制和改善环境质量的相应措施,选用了英国伦敦Bloomsbury监测站的PM10小时平均浓度监测资料,采用“提前终止法”泛化改进的BP神经网络模型,预测PM1024 h内的小时平均浓度。结果表明:采用BP神经网络法对大气污染物浓度进行预测,预测相对误差在2%-48%之间,且绝大部分在2%-17%之间,预测精度较高,泛化能力较好,为大气污染物浓度预测提供了一种全新的思路和方法。 相似文献
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对电除尘器除尘过程中粉尘粒子运动及其分布规律进行研究,用数学的方法构建了一个比较完整的数学模型。通过设定合适的边界条件,采用差分法对所建立的数学模型进行求解,并借助功能强大的数值计算和绘图工具软件Matlab将电除尘器中复杂的粉尘粒子运动进行数值仿真,力求清晰地描述除尘过程中粒子的运动状态和分布规律。研究表明,电除尘器中粉尘粒子在横断面上的浓度分布大致符合指数函数的分布规律,靠近收尘极板的浓度值高于电晕线附近的浓度值,这说明数学模型能够真实地反映电除尘中粉尘粒子的运动规律。 相似文献