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發(fā)視頻基于灰狼群智能最優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PM2.5濃度預(yù)測(cè)
2017-11-24 |
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資料介紹
針對(duì)目前PM2.5濃度測(cè)量成本高和測(cè)量過程繁雜等問題，建立了基于灰狼群智能最優(yōu)化算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。從非機(jī)理模型的角度，結(jié)合氣象因素和空氣污染物對(duì)上海市的PM2.5濃度進(jìn)行預(yù)測(cè)，并使用平均影響值分析了影響PM2.5濃度的重要因素。使用灰狼群智能算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中，引入了檢驗(yàn)樣本實(shí)時(shí)監(jiān)控訓(xùn)練過程以避免發(fā)生“過訓(xùn)練”現(xiàn)象，確保建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較好的泛化能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：PMio對(duì)PM2.5的影響最為顯著，其次是CO和前一天PM2.5，選取2016年11月1日-12日的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，其平均相對(duì)誤差為13. 46%，平均絕對(duì)誤差為8 I_Lg/m3，與粒子群算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及支持向量回歸（SVR）模型的誤差相比，平均相對(duì)誤差分別下降了約3個(gè)百分點(diǎn)、5個(gè)百分點(diǎn)和1個(gè)百分點(diǎn)。因此，使用灰狼算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適合上海市PM2.5濃度的預(yù)測(cè)和空氣質(zhì)量的預(yù)報(bào)。
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