基于BP神经网络的大气中CO浓度的预测

大气污染物浓度的检测是一个复杂的系统,影响因素较多,本文引入非线性分析的有效工具——BP神经网络,利用BP神经网络中的误差反向传递算法对大气中CO浓度进行分析,建立基于BP神经网络的CO浓度预测模型,并利用淮安市环保局和气象局2013年的相关数据对模型进行训练与测试,取得较好结果,证明该模型在预测大气中CO浓度方面具有较好的效果,并误差小。