首頁(yè) > 期刊 > 自然科學(xué)與工程技術(shù) > 基礎(chǔ)科學(xué) > 基礎(chǔ)科學(xué)綜合 > 北京大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版 > 基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的北京市PM2.5預(yù)報(bào)研究 【正文】
基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的北京市PM2.5預(yù)報(bào)研究
任曉晨; 鄒思琳; 唐嫻; 韋駿 北京大學(xué)物理學(xué)院大氣與海洋科學(xué)系; 北京100871; 中國(guó)氣象局公共氣象服務(wù)中心; 北京100081; 中山大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院; 廣州510275; 中國(guó)人民解放軍96813部隊(duì); 黃山245000
- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
摘要：利用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(EEMD)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的混合模型,對(duì)北京城區(qū)PM2.5濃度值進(jìn)行短期預(yù)報(bào)。結(jié)果表明,與單獨(dú)使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比,EEMD-BP混合模型的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率更高;混合模型高頻部分的預(yù)報(bào)誤差是整體誤差的主要方面;混合模型的輸入變量中需包含輸出變量的信息;前期污染物濃度的數(shù)值對(duì)模型的預(yù)報(bào)結(jié)果有較大的影響。
- bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
摘要：利用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(EEMD)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的混合模型,對(duì)北京城區(qū)PM2.5濃度值進(jìn)行短期預(yù)報(bào)。結(jié)果表明,與單獨(dú)使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比,EEMD-BP混合模型的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率更高;混合模型高頻部分的預(yù)報(bào)誤差是整體誤差的主要方面;混合模型的輸入變量中需包含輸出變量的信息;前期污染物濃度的數(shù)值對(duì)模型的預(yù)報(bào)結(jié)果有較大的影響。
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北京大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版
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