作者:艾洪福; 潘贺; 李迎斌神经网络灰色理论雾霾
摘要:对于空气雾霾中PM2.5含量的预测研究逐渐得到重视,而预测结果的准确度并不理想。为了提高预测效果.利用灰色GM(1,1)模型得到PM2.5初始预测值,用BP神经网络函数逼近特点对残差进行处理,建立了PM2.5含量预测模型。以长春市的PM25含量实时监测数据为样本,应用.Net环境下C++语言编程实现,对长春市PM2.5含量进行预测仿真,并对仿真结果进行了分析。仿真结果表明,上述模型对于PM2.5含量的预测结果准确度更高,预测效果更好。
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社