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1.
建立了某市PM10浓度预报的分段BP神经网络模型,经验证,所建立的BP预报模型,预测精度比较高,PM10日平均浓度误差大多在-0.010~0.010mg/m^3范围内,相对误差在-20%~20%,表明BP神经网络对PM10的浓度预报是一种有效的工具。  相似文献   
2.
以太湖无锡水域的蓝藻自动监测系统为例,对该系统的特点、主要功能及在环境管理、蓝藻实时监控等方面的应用作了介绍,并就系统验收、运行监管和系统拓展方面提出了一些建议。  相似文献   
3.
不确定度是反映某一测量方法,在一定置信概率条件下测量所产生的不确定度量。文章对水质自动监测仪器中氨氮全自动分析仪在测量过程中影响结果的各不确定度分量进行了分析,并计算出仪器示值误差的扩展不确定度。  相似文献   
4.
空气中PM_(10)浓度的BP神经网络预报研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
BP神经网络在空气污染预报领域的应用越来越广泛,本文建立了某市PM10浓度预报的分段BP神经网络模型。经验证所建立BP预报模型预测精度比较高,PM10日平均浓度误差大多数在-0.010~0.010mg/m3范围内,相对误差在-20%~20%范围内,表明BP神经网络对PM10的浓度预报是一种有效的工具。  相似文献   
5.
为了加强太湖流域无锡水质自动监测系统的管理,确保水站长期稳定运行,及时准确的发布水质自动监测数据,发挥水站的实时监控和预警监视作用,对水站管理办法、质控体系等进行研究,确保自动监测数据的准确性、精密性、代表性、完整性和可比性。  相似文献   
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