文件名称：大气污染预测中提高BP网络泛化能力的方法 (2007年)
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更新时间：2024-06-03 03:43:18
工程技术 论文
为了通过预测大气环境的质量和发展变化，来寻求有效地控制和改善环境质量的相应措施，选用英国伦敦马里波恩监测站PM2.5的小时平均浓度监测资料，采用贝叶斯归一化训练算法和提前终止法泛化改进的BP神经网络模型，预报PM2.5的24h内的各小时浓度。结果表明，采用本方法进行空气污染预报，预测相对误差为20%～49%。提高了预报网络的泛化能力。