| 基于RBF神经网络的空间插值法在空气质量监测中的应用 |
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| 引用本文： | 花晓蕾,唐慧强,张红燕,张丽萍. 基于RBF神经网络的空间插值法在空气质量监测中的应用[J]. 传感器与微系统, 2015, 34(1): 157-160. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2015)01-0157-04 |
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| 作者姓名： | 花晓蕾 唐慧强 张红燕 张丽萍 |
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| 作者单位： | 1. 南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京,210044;2. 南京信息工程大学信息与控制学院,江苏南京210044;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏南京210044 |
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| 基金项目： | 国家重大科学仪器设备开发专项任务项目 |
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| 摘 要： | 针对我国现有大气监测站点数量有限且离散,采集的数据不能代表整个区域的空气质量等问题,提出基于RBF神经网络的空间插值法应用于空气质量的监测,以经纬度和邻近点污染物浓度为输入,建立插值点与地理坐标和邻近点之间的对应关系.实验结果表明:该方法具有较高的插值精度,为预测未知空间数据值提供了有效的处理方法,同时为大气污染治理和控制提供理论依据.
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| 关 键 词： | 空气质量 径向基函数 神经网络 插值 |
Application of spatial interpolation method in air quality monitoring based on RBF neural network |
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| HUA Xiao-lei , TANG Hui-qiang , ZHANG Hong-yan , ZHANG Li-ping. Application of spatial interpolation method in air quality monitoring based on RBF neural network[J]. Transducer and Microsystem Technology, 2015, 34(1): 157-160. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2015)01-0157-04 |
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| Authors: | HUA Xiao-lei TANG Hui-qiang ZHANG Hong-yan ZHANG Li-ping |
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| Keywords: | air quality radial basis function(RBF) neural network interpolation |
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