基于GA-BP神经网络的“雾霾”天气预测研究

基于GA-BP神经网络的“雾霾”天气预测研究

论文摘要

指出了随着城镇化进程的快速发展,空气质量问题受到极大关注。大数据背景下,基于人工智能相关技术,对"雾霾"天气进行科学、合理地预测与预警已经成为研究的热点。基于遗传法算法和BP人工神经网络,建立了"雾霾"预测模型,收集了长春市的PM2.5含量数据,通过实例进行了验证,结果表明:该模型相较于传统的BP人工神经网络模型,在预测的准确度上有了较大的提高。为长春市空气质量的预测、预警提供了可行的理论依据。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 遗传算法
  • 3 BP人工神经网络
  • 4 基于GA改进BP神经网络
  • 5 基于GA-BP神经网络的“雾霾”预测实例
  •   5.1 数据的获取
  •   5.2 数据预处理
  •   5.3 预测模型建立
  •   5.4 预测结果与分析
  • 6 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 艾洪福

    关键词: 遗传算法,神经网络,雾霾预测

    来源: 绿色科技 2019年22期

    年度: 2019

    分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑,信息科技

    专业: 环境科学与资源利用,自动化技术

    单位: 吉林农业大学

    基金: 吉林省教育厅“十三五”规划课题(编号:JJKH20180651KJ)

    分类号: X513;TP183

    DOI: 10.16663/j.cnki.lskj.2019.22.030

    页码: 95-96+99

    总页数: 3

    文件大小: 239K

    下载量: 223

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