基于Matlab的BP神经网络在大气污染物浓度预测中的应用

基于Matlab的BP神经网络在大气污染物浓度预测中的应用（共9篇）由网友“小海宝”投稿提供，这次小编在这里给大家整理过的基于Matlab的BP神经网络在大气污染物浓度预测中的应用，供大家阅读参考。

篇1：基于Matlab的BP神经网络在大气污染物浓度预测中的应用

基于Matlab的BP神经网络在大气污染物浓度预测中的应用

为了寻求有效控制和改善环境质量的.相应措施,选用了英国伦敦Bloomsbury监测站的PM10小时平均浓度监测资料,采用“提前终止法”泛化改进的BP神经网络模型,预测PM10 24 h内的小时平均浓度.结果表明:采用BP神经网络法对大气污染物浓度进行预测,预测相对误差在2%～48%之间,且绝大部分在2%～17%之间,预测精度较高,泛化能力较好,为大气污染物浓度预测提供了一种全新的思路和方法.

作 者：欧阳钧 王爱枝 Ouyang Jun Wang Aizhi  作者单位：欧阳钧,Ouyang Jun(上海市长宁区环境监测站,上海,52)

王爱枝,Wang Aizhi(中国气象科学研究院上海办事处,上海,200011)

刊 名：环境科学与管理 英文刊名：ENVIRONMENTAL SCIENCE AND MANAGEMENT 年，卷(期)： 34(11) 分类号：X823 关键词：Matlab   BP神经网络   大气污染物   预测  

篇2：大气中SO2浓度的小波分析及神经网络预测

大气中SO2浓度的小波分析及神经网络预测

摘要：应用小波分解和重构对SO2浓度年变化趋势进行分析,在此基础上,建立了一种分段BP神经网络预测模型,并对各段有针对性地设计了神经网络预测模型.采用主成分分析进行输入变量降维.在BP网络训练过程中,往往会出现过拟合的现象,为此,在训练过程中,将样本等间距地分离为训练集和验证集来防止这个问题.为了消除网络的权值初始化对学习系统复杂性的影响,采用了5个子网络输出取算术平均的神经网络集成的'方法.预测结果表明,该模型应用于SO2浓度预测具有较高的预测精度和良好的推广能力,而且明显优于一般的神经网络模型.作 者：陈柳    马广大    CHEN Liu    MA Guangda  作者单位：陈柳,CHEN Liu(西安科技大学能源学院,西安,710054)

马广大,MA Guangda(西安建筑科技大学环境与市政工程学院,西安,710055)

期 刊：环境科学学报  ISTICPKU  Journal：ACTA SCIENTIAE CIRCUMSTANTIAE 年，卷(期)：, 26(9) 分类号：X823 关键词：小波分解和重构    分段模型    BP神经网络    SO2浓度预测   

篇3：人工神经网络在大气环境质量评价中的应用

人工神经网络在大气环境质量评价中的应用

针对大气环境中的数据监测与模式识别问题,应用人工神经网络理论,在自然环境大气腐蚀试验网站建立大气环境质量B-P网络评价模型.江津试验站成功地应用了该模型.通过-大气环境质量评价结果表明,人工神经网络用于大气环境质量评价的方法是一种新方法,也是一种可行的'方法.

作 者：易平杨秀清 何建新 YI Ping YANG Xiu-qing HE jian-xin  作者单位：易平,何建新,YI Ping,HE jian-xin(国防科技工业自然环境试验研究中心,重庆,400039)

杨秀清,YANG Xiu-qing(重庆通信学院计算机应用中心,重庆,400035)

刊 名：装备环境工程  ISTIC英文刊名：EQUIPMENT ENVIRONMENTAL ENGINEERING 年，卷(期)：2006 3(5) 分类号：X823 X830.2 关键词：人工神经网络   大气环境   环境评价   B-P算法  

篇4：人工神经网络在证券价格预测中的应用

人工神经网络在证券价格预测中的应用

证券市场中成功的交易模式是可以模仿及学习的.证券价格走势实质是一种复杂时序函数.人工神经网络是在模仿人脑处理问题过程中发展起来的新型智能信息处理系统,人工神经网络可以通过调节连接权值以任意精度逼近任何连续函数,因此也可以逼近证券价格随时间变换这种函数.文中采用基于BP模型的神经网络,用BP算法和遗传算法来训练网络权值,同时也采用了动量法和学习率自适应调整相结合的策略,对证券市场的价格进行建模和预测,结果表明,此模型具有较好的`学习、泛化能力,对股票市场或其他类似的非线性经济系统的走势预测决策具有较好的效果.

作 者：陈光华 CHEN Guang-hua  作者单位：浙江大学计算机学院,浙江,杭州,310000 刊 名：计算机仿真  ISTIC PKU英文刊名：COMPUTER SIMULATION 年，卷(期)： 24(10) 分类号：O242.1 关键词：股票市场   神经网络   反向传播算法   遗传算法   预测  

篇5：BP神经网络在灌区需水量预测中的应用

BP神经网络在灌区需水量预测中的应用

随着塔里木河下游水量逐年减少的趋势,铁干里克灌区水资源危机显的`越来越严重.运用BP神经网络方法预测需水量,对灌区适时调整产业结构,保护生存和生态环境,促进区域社会经济和谐发展有重要意义.

作 者：陈小强 胡向红 袁铁柱 张建 CHEN Xiao-Qiang HU Xiang-Hong YUAN Tie-Zhu ZHANG Jian  作者单位：新疆农业大学,水利与土木学院,新疆,乌鲁木齐,830052 刊 名：地下水 英文刊名：UNDERGROUND WATER 年，卷(期)： 31(6) 分类号：P641.8 关键词：铁干里克灌区   BP神经网络   需水量预测  

篇6：环境微生物工程在大气污染物治理中的应用

环境微生物工程在大气污染物治理中的应用

随着工业的发展,大气污染日益严重.用环境微生物工程的方法进行废气处理是控制大气污染的一项新技术.主要从3个方面介绍环境微生物工程在大气污染治理中的'应用:NOx的微生物净化技术、微生物烟气脱硫技术、微生物除臭技术.

作 者： 作者单位： 刊 名：安徽农学通报 英文刊名：ANHUI AGRICULTURAL SCIENCE BULLETIN 年，卷(期)：2009 15(22) 分类号：X171 关键词：微生物   废气污染   应用  

篇7：BP人工神经网络在渤海湾叶绿素预测中的应用

BP人工神经网络在渤海湾叶绿素预测中的应用

利用误差反向传播(BP)人工神经网络模型建立了天津赤潮驴驹河赤潮监控区各种理化因子与叶绿素-a之间的映射关系.模拟结果表明,该模型能够较好的反映各种理化因子与叶绿素-a浓度之间的非线性对应关系,可间接地用于该地区的'赤潮预测.

作 者：何恩业 李海 任湘湘 蔡怡 杨静 HE En-ye LI Hai REN Xiang-xiang CAI Yi YANG Jing  作者单位：国家海洋环境预报中心,北京,100081 刊 名：海洋预报  ISTIC英文刊名：MARINE FORECASTS 年，卷(期)： 25(2) 分类号：P731 关键词：BP人工神经网络   叶绿素-a浓度   赤潮  

篇8：人工神经网络在环境灾害预测中的应用进展

人工神经网络在环境灾害预测中的应用进展

摘要：综述了近年来人工神经网络在环境灾害预测中的应用进展,包括对污染型环境灾害、生态环境灾害、地质环境灾害以及气象环境灾害等灾害的'成灾因素分析、危险性预测以及灾情预测和动态演变规律预测,揭示了人工神经网络探索灾害隐含信息方面的优越性,并对其在环境灾害预测中的应用前景和发展趋势进行了展望.作 者：李英柳    LI Ying-liu  作者单位：江苏工业学院环境与安全工程系,常州,213016 期 刊：地质灾害与环境保护   Journal：JOURNAL OF GEOLOGICAL HAZARDS AND ENVIRONMENT PRESERVATION 年，卷(期)：, 21(1) 分类号：X4 关键词：人工神经网络    环境灾害    灾害预测   

篇9：基于BP和RBFNN的神经网络算法在瓦斯预测中的应用及比较

基于BP和RBFNN的神经网络算法在瓦斯预测中的应用及比较

煤与瓦斯突出是目前导致井下事故的`直接原因,及时准确地预测瓦斯突出情况,对于保障井下安全生产有着十分重要地意义.神经网络有良好地自学习和自感应能力.文中将BP算法和基于径向基函数的递归正交最小二乘算法应用于瓦斯预测中,同时比较了两种算法的优点及缺点.仿真测试结果表明,径向基函数神经网络在瓦斯预测中有着更好的实用性.

作 者：唐亮 李春生 许虎 刘永嘉 高晓棠 TANG Liang LI Chun-sheng XU Hu LIU Yong-jia GAO Xiao-tang  作者单位：唐亮,TANG Liang(中国矿业大学(北京)煤炭资源与安全开采国家重点实验室,北京,100083)

李春生,刘永嘉,高晓棠,LI Chun-sheng,LIU Yong-jia,GAO Xiao-tang(新疆时代石油工程有限公司电信所,克拉玛依,834000)

许虎,XU Hu(徐州工程学院信电工程学院,徐州,221008)

刊 名：中国安全生产科学技术  ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF SAFETY SCIENCE AND TECHNOLOGY 年，卷(期)：2007 3(6) 分类号：V216.5 关键词：BP网络   径向基函数   递归正交最小二乘   瓦斯预测  

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