| 基于神经网络的城市夜间环境监控与预测 |
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| 引用本文： | 张宝刚,刘鸣.基于神经网络的城市夜间环境监控与预测[J].上海环境科学,2010,29(2):52-54,65. |
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| 作者姓名： | 张宝刚 刘鸣 |
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| 基金项目： | 中国博士后科学基金，辽宁省教育厅资助项目 |
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| 摘 要： | 因夜间天空亮度分布具有非线性变化特点,故引入神经网络算法,建立基于时间序列的夜天空亮度预测模型,夜天空亮度预测模型可为城市光污染防治提供评价依据.文章对神经网络的原理进行了论述,建立了基于时间序列预测模型.以测试数据为训练样本集,基于MATLAB(矩阵实验室,Matrix Laboratory的简称),采用改进的BP算法(误差反向传播算法)对网络进行学习训练,并对存在的误差进行了分析.基于时间序列BP神经网络的夜天空预测模型,当隐含层神经元数目为5,训练函数为L-M优化算法(trainlm)时,最大绝对误差可达到0.003 6 cd/m2,最大相对误差达到2.361 4%.结果表明,模型的运行结果与试验数据比较吻合,输出与目标矢量之间相关性也较好.
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| 关 键 词： | 城市夜间环境 监测 预测 天空亮度 神经网络 |
A Study on Monitoring and Prediction of Urban Night Environment Based on Neural Network |
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| Keywords: | Urban night environment Monitoring Prediction Sky brightness Neural network |
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