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基于风险神经网络的大气能见度预测 被引量：17
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作者 王恺 赵宏 +2 位作者 刘爱霞 韩斌 白志鹏 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1029-1033,共5页
针对空气污染导致大气能见度降低的预测研究,构建了一个风险神经网络模型,模型以6个气象因子、3种主要污染物（SO2,NO2,PM10）浓度和能见度作为输入因子,输出为24h后能见度的预测值.该模型对低能见度情况的数据给予相对较高的风险值,而... 针对空气污染导致大气能见度降低的预测研究,构建了一个风险神经网络模型,模型以6个气象因子、3种主要污染物（SO2,NO2,PM10）浓度和能见度作为输入因子,输出为24h后能见度的预测值.该模型对低能见度情况的数据给予相对较高的风险值,而对高能见度情况的数据则给予相对较低的风险值.以天津市2003-2007年的气象数据对模型进行检验,结果表明该风险神经网络模型优于传统神经网络模型和线性回归模型. 展开更多
关键词 大气能见度 回归 人工神经网络 预测
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