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基于改进型PSO的模糊神经网络PM_(2.5)浓度预测
被引量：
21
1
作者
马天成
刘大铭
+1 位作者
李雪洁
孙川川
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014年第9期3258-3262,共5页
为科学合理地预测大气污染物PM2.5颗粒物浓度变化规律,分析PM2.5颗粒物浓度变化历史数据,综合判断外部条件(温度、风速、天气状况)和内部条件(其它污染物的浓度)对PM2.5颗粒物浓度变化的影响。采用一种改进型PSO优化的模糊神经网络,将...
为科学合理地预测大气污染物PM2.5颗粒物浓度变化规律,分析PM2.5颗粒物浓度变化历史数据,综合判断外部条件(温度、风速、天气状况)和内部条件(其它污染物的浓度)对PM2.5颗粒物浓度变化的影响。采用一种改进型PSO优化的模糊神经网络,将粒子群算法与模糊神经网络进行融合,发挥PSO算法全局寻优的特点,预测PM2.5颗粒物浓度的变化规律。对某市2013年PM2.5颗粒物浓度进行预测和验证,验证结果表明,该算法具备良好的预测精度。
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关键词
PM2.5浓度预测
改进型pso算法
模糊理论
神经网络
模
型
参数
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职称材料
题名
基于改进型PSO的模糊神经网络PM_(2.5)浓度预测
被引量：
21
1
作者
马天成
刘大铭
李雪洁
孙川川
机构
宁夏大学物理电气信息学院
宁夏沙漠信息智能感知重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014年第9期3258-3262,共5页
基金
宁夏自然科学基金项目(NZ1151)
文摘
为科学合理地预测大气污染物PM2.5颗粒物浓度变化规律,分析PM2.5颗粒物浓度变化历史数据,综合判断外部条件(温度、风速、天气状况)和内部条件(其它污染物的浓度)对PM2.5颗粒物浓度变化的影响。采用一种改进型PSO优化的模糊神经网络,将粒子群算法与模糊神经网络进行融合,发挥PSO算法全局寻优的特点,预测PM2.5颗粒物浓度的变化规律。对某市2013年PM2.5颗粒物浓度进行预测和验证,验证结果表明,该算法具备良好的预测精度。
关键词
PM2.5浓度预测
改进型pso算法
模糊理论
神经网络
模
型
参数
Keywords
PM2.5 concentration prediction
improved particle swarm optimization
fuzzy theory
neural network
model parameters
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进型PSO的模糊神经网络PM_(2.5)浓度预测
马天成
刘大铭
李雪洁
孙川川
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014
21
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