基于不同的神经网络模型PM_(2.5)浓度预测对比

Comparison of PM_(2.5) Concentration Prediction Based on Different Neural Network Models

近年来,以PM_(2.5)为主要污染物的重霾污染事件频频发生,给国民经济及居民健康造成了严重威胁。本文采用BP、RBF及Elman神经网络分别建立预测模型,并以青海省某工业园区某监测站监测的数据为实例对预测模型进行了具体的应用。结果表明:BP神经网络、RBF神经网络及Elman神经网络都可以有效预测PM_(2.5)浓度,但是BP神经网络预测模型预测误差要小于RBF神经网络模型及Elman神经网络模型,具有更高的稳定性和准确定。