基于GA-BP神经网络模型的大气能见度预测

摘要：

为探究成都地区大气能见度的区域特性,构建基于GA-BP神经网络的大气能见度预测模型,将空气中的相对湿度、PM2.5及PM10作为能见度主要影响因子输入到预测模型中,输出预测时间段每小时的大气能见度,再与实际值作比较.结果显示,经过遗传算法优化的BP神经网络预测模型能较好地预测该地区的大气能见度,预测值基本贴近于实际值,且预测结果优于BP神经网络.

关键词：大气能见度、BP神经网络、遗传算法

所属期刊栏目：16

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：中国民用航空飞行学院研究生科研创新项目X2018-39

在线出版日期：2020-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：19-21