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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
被引量：
14
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作者
屈坤
王雪松
张远航
《环境污染与防治》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期369-375,共7页
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...
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
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职称材料
题名
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
被引量：
14
1
作者
屈坤
王雪松
张远航
机构
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
出处
《环境污染与防治》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期369-375,共7页
基金
国家重点研发计划项目(No.2018YFC0213204、No.2018YFC0213506)
文摘
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。
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
Keywords
artificial neural networks
air-pollution statistical forecasting model
model optimization
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
X51 [环境科学与工程—环境工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
屈坤
王雪松
张远航
《环境污染与防治》
CAS
CSCD
北大核心
2020
14
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