| 基于人工神经网络算法的大气污染统计预测模型研究进展 |
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| 引用本文： | 屈坤,王雪松,张远航.基于人工神经网络算法的大气污染统计预测模型研究进展[J].环境污染与防治,2020,42(3):369-375. |
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| 作者姓名： | 屈坤 王雪松 张远航 |
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| 作者单位： | 北京大学环境科学与工程学院,环境模拟与污染控制国家重点实验室,北京 100871,北京大学环境科学与工程学院,环境模拟与污染控制国家重点实验室,北京 100871,北京大学环境科学与工程学院,环境模拟与污染控制国家重点实验室,北京 100871 |
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| 摘 要： | 人工神经网络算法(ANNs)能够对影响大气污染物各变量间的非线性关系进行较好描述,因而在空气质量预测、重污染预警工作中得到了广泛的应用。随着算法结构的不断发展,基于ANNs的大气污染统计预测模型在其预测精准性上得以显著提升。对近年来的相关研究成果进行归纳,从变量的选取与预处理、算法结构的调整与优化等方面总结提升模型预测性能的主要方法,最终形成构建基于ANNs的大气污染统计预测模型的方法体系。
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| 关 键 词： | 人工神经网络算法 大气污染统计预测模型 模型优化 |
Research progress on artificial neural networks based air-pollution statistical forecasting model |
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| QU Kun,WANG Xuesong,ZHANG Yuanhang.Research progress on artificial neural networks based air-pollution statistical forecasting model[J].Environmental Pollution & Control,2020,42(3):369-375. |
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| Authors: | QU Kun WANG Xuesong ZHANG Yuanhang |
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