| 基于B—P神经网络优化算法的城市环境空气中PM10浓度预测模型 |
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| 引用本文： | 武常芳,张承中,邢诒,王晓平,李文韬.基于B—P神经网络优化算法的城市环境空气中PM10浓度预测模型[J].环境保护科学,2008,34(1):1-3,26. |
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| 作者姓名： | 武常芳 张承中 邢诒 王晓平 李文韬 |
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| 作者单位： | 1. 西安建筑科技大学环境乌市政工程学院,西安,710055
2. 西安市环境监测站,西安,710054 |
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| 摘 要： | 将B—P神经网络应用于西安市环境空气中P10浓度预测，对网络结构和算法进行了优化，建立了PM10浓度预测模型。经验证模型精确度比较高，PM10日平均浓度绝对误差0．015～0．020mg／m^3，相对误差在-20％～20％范围内。
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| 关 键 词： | B—P神经网络 PM10浓度 预测模型 |
| 收稿时间： | 2007-03-27 |
| 修稿时间： | 2007年3月27日 |
Prediction Model of PM10 Concentration in Urban Atmosphere Based on Modifying Algorithm of B-P Neural Network |
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| Wu Chang-fang.Prediction Model of PM10 Concentration in Urban Atmosphere Based on Modifying Algorithm of B-P Neural Network[J].Environmental Protection Science,2008,34(1):1-3,26. |
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| Authors: | Wu Chang-fang |
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| Abstract: | This paper used B-P neural network to predict PM10 concentration of Xi 'an city and modified structure and algorithm of network.The authors established a prediction model of the atmospheric pollutant concentration.It is proved that the accuracy of the model is high and the absolute error as well as relative error ranges form 0.015mg/m3 to 0.020mg/m3 and -20% to 20%,respectively. |
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| Keywords: | B--P Neural Network PM10 Concentration Prediction Model |
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