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用RBF神经网络方法作临夏城区空气污染指数预报的研究
被引量:
2
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摘要
大气污染物浓度的变化具有较强的非线性特性,人工神经网络(ANN)捕捉非线性变化具有独特的优越性,利用2002年空气污染实况资料和同时期的气象地面实况观测资料,将RBF网络应用于实测大气污染物浓度的预报,建立污染物浓度预报RBF神经网络,进行临夏城区空气污染指数的预报,并用2003年部分实况资料做检验,取得比较好的结果。
作者
任玉龙
马旭洁
机构地区
甘肃省临夏州气象局
出处
《资源环境与发展》
2006年第2期28-30,43,共4页
Resources Environment and Development
关键词
污染物浓度
RBF神经网络
空气污染指数
预报方法
网络仿真
分类号
X51 [环境科学与工程—环境工程]
引文网络
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资源环境与发展
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