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基于B-P神经网络的城市大气SO2浓度预测
被引量:
2
1
作者
王丽梅
袁野
姚建
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2011年第7期4278-4280,共3页
基于B-P神经网络的原理和方法,利用西南某市1991-2009年的统计数据,建立城市大气SO2浓度预测模型,对西南某市大气SO2浓度进行预测。结果表明,B-P神经网络方法在城市大气SO2浓度预测方面具有合理高效、精确度高、适应力强等特点,值得应...
基于B-P神经网络的原理和方法,利用西南某市1991-2009年的统计数据,建立城市大气SO2浓度预测模型,对西南某市大气SO2浓度进行预测。结果表明,B-P神经网络方法在城市大气SO2浓度预测方面具有合理高效、精确度高、适应力强等特点,值得应用与推广。
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关键词
B-P神经网络
城市大气so2浓度
预测模型
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职称材料
题名
基于B-P神经网络的城市大气SO2浓度预测
被引量:
2
1
作者
王丽梅
袁野
姚建
机构
四川大学建筑与环境学院
四川省成都市环境监测中心站
出处
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2011年第7期4278-4280,共3页
文摘
基于B-P神经网络的原理和方法,利用西南某市1991-2009年的统计数据,建立城市大气SO2浓度预测模型,对西南某市大气SO2浓度进行预测。结果表明,B-P神经网络方法在城市大气SO2浓度预测方面具有合理高效、精确度高、适应力强等特点,值得应用与推广。
关键词
B-P神经网络
城市大气so2浓度
预测模型
Keywords
B-P neural network
so2
concentration in urban atmospheric
Prediction model
分类号
X823 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于B-P神经网络的城市大气SO2浓度预测
王丽梅
袁野
姚建
《安徽农业科学》
CAS
北大核心
2011
2
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