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基于BP神经网络的沈阳城区PM2.5浓度预测

张静  郭晓燕  袁喆  
【摘要】:在研究近几年沈阳市城区PM2.5主要影响因素的基础上,初步选取2015年7月的43个采样点的湿度、风速以及PM2.5浓度均值作为输入输出量,采用BP神经网络模型对沈阳市PM2.5浓度进行预测,通过使用训练样本数据对模型进行训练,确定了网络模型结构,再通过测试样本数据进行预测,其结果表明,BP神经网络模型在PM2.5浓度预测方面具有较高的精度。

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