10.3969/j.issn.1008-7516.2018.01.013
基于BP神经网络改进算法的大气污染预测模型
针对大气污染的预测预报问题,在BP神经网络的基础上设计了一个新模型.把BP神经网络的逐次迭代的学习过程,改为批处理计算所有样本的系统误差,再统一修改权值,提高了执行效率.通过6项大气污染指标的预测值和实测值的比较,证明新模型的预测准确率较高,误差率较低.
BP神经网络、大气污染、预测模型
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TP183;X823(自动化基础理论)
2019-05-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
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