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基于GA-BP神经网络大气中PM2.5软测量研究
被引量：
1
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作者
郑海明
商潇潇
《计量学报》
CSCD
北大核心
2014年第6期621-625,共5页
大气中PM2.5质量浓度变化具有较强的非线性特性，传统的软测量方法很难对其做出准确的计量监测。针对传统BP神经网络易陷入局部最小值的缺陷，将遗传算法和BP神经网络相结合建立了GA-BP神经网络软测量模型，将该模型应用到大气PM2.5质...
大气中PM2.5质量浓度变化具有较强的非线性特性，传统的软测量方法很难对其做出准确的计量监测。针对传统BP神经网络易陷入局部最小值的缺陷，将遗传算法和BP神经网络相结合建立了GA-BP神经网络软测量模型，将该模型应用到大气PM2.5质量浓度的计量监测中，并与传统BP神经网络模型的监测结果进行对比，结果表明经过遗传算法优化后的模型具有更好的非线性拟合能力和更高的监测精度。
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关键词
计量学
遗传算法
GA-BP神经网络
PM2.
5监测
软测量
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题名
基于GA-BP神经网络大气中PM2.5软测量研究
被引量：
1
1
作者
郑海明
商潇潇
机构
华北电力大学机械工程系
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2014年第6期621-625,共5页
基金
国家自然科学基金（11174078）
河北省自然科学基金（E2012502046）
中央高校基本科研业务费专项资金（12MS102）
文摘
大气中PM2.5质量浓度变化具有较强的非线性特性，传统的软测量方法很难对其做出准确的计量监测。针对传统BP神经网络易陷入局部最小值的缺陷，将遗传算法和BP神经网络相结合建立了GA-BP神经网络软测量模型，将该模型应用到大气PM2.5质量浓度的计量监测中，并与传统BP神经网络模型的监测结果进行对比，结果表明经过遗传算法优化后的模型具有更好的非线性拟合能力和更高的监测精度。
关键词
计量学
遗传算法
GA-BP神经网络
PM2.
5监测
软测量
Keywords
Metrology
Genetic algorithm
GA-BP neural network
PM2. 5 monitoring
Soft sensor
分类号
TB99 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GA-BP神经网络大气中PM2.5软测量研究
郑海明
商潇潇
《计量学报》
CSCD
北大核心
2014
1
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