BP和RBF网络在厦门市大气环境质量评价中的比较

对BP(back propagation,多层前馈或反向传播)神经网络和RBF(radial basis function,径向基函数)神经网络这两种模型的特征进行了分析,并将其应用于厦门市的大气环境质量评价中,结果表明,BP和RBF网络用于大气环境质量评价都是可行的,但RBF网络在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BP网络,显示出良好的应用前景。