基于GA-BP神经网络的pm10API指数预报

摘要：

空气污染指数预报可以对大气污染提出警示,为城市环境质量管理提供依据。为了研究对空气污染指数进行预报的更有效方法,本文首先从气象学角度对各种污染物和气象因素进行了分析,在确定了空气污染影响因子基础上,综合考虑神经网络和遗传算法的特点和缺陷,建立了用于空气污染预报的遗传神经网络模型,对上海市PM10的API指数进行了模拟,并进行了对比预报检验。结果表明,GA-BP方法预报模型的预报准确率高于通常使用的传统BP神经网络方法。

关键词： 神经网络 遗传算法 预报 空气污染指数

作者: 朱宪春 乐群

作者单位: 华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室,城市气候与大气环境研究所,上海 200062

会议类型: 国内会议

会议名称: 第七届长三角科技论坛能源分论坛--长三角气象科技论坛

会议地点: 浙江嘉兴

会议语种:中文

页码: 500-503

在线出版日期: 2010-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）