| 基于改进型PSO的模糊神经网络PM2.5浓度预测 |
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| 引用本文： | 马天成,刘大铭,李雪洁,孙川川. 基于改进型PSO的模糊神经网络PM2.5浓度预测[J]. 计算机工程与设计, 2014, 35(9) |
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| 作者姓名： | 马天成 刘大铭 李雪洁 孙川川 |
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| 作者单位： | 宁夏大学物理电气信息学院,宁夏银川750021;宁夏沙漠信息智能感知重点实验室,宁夏银川750021 |
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| 摘 要： | 为科学合理地预测大气污染物PM2.5颗粒物浓度变化规律,分析PM2.5颗粒物浓度变化历史数据,综合判断外部条件(温度、风速、天气状况)和内部条件(其它污染物的浓度)对PM2.5颗粒物浓度变化的影响.采用一种改进型PSO优化的模糊神经网络,将粒子群算法与模糊神经网络进行融合,发挥PSO算法全局寻优的特点,预测PM2.5颗粒物浓度的变化规律.对某市2013年PM2.5颗粒物浓度进行预测和验证,验证结果表明,该算法具备良好的预测精度.
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| 关 键 词： | PM2.5浓度预测 改进型PSO算法 模糊理论 神经网络 模型参数 |
Improved particle swarm optimization based fuzzy neural network for PM2.5 concentration prediction |
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| MA Tian-cheng,LIU Da-ming,LI Xue-jie,SUN Chuan-chuan. Improved particle swarm optimization based fuzzy neural network for PM2.5 concentration prediction[J]. Computer Engineering and Design, 2014, 35(9) |
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| Authors: | MA Tian-cheng LIU Da-ming LI Xue-jie SUN Chuan-chuan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | PM2.5 concentration prediction improved particle swarm optimization fuzzy theory neural network model parameters |
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