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文檔簡介
1、隨著工業(yè)化程度的不斷提高,促進經(jīng)濟繁榮崛起的同時,也給我們造成了嚴峻的環(huán)境污染問題。近些年,嚴重的霧霾天氣頻頻出現(xiàn),給身體健康和日常生活造成了嚴重的影響,引起了社會的普遍關注和擔憂。
近幾年,國家對大氣污染防治工作高度重視,我國環(huán)保部門積極響應國家的政策號召,全面升級改造全國環(huán)境大氣監(jiān)測系統(tǒng),隨著系統(tǒng)的升級,站點的增加,監(jiān)測水平得到了大幅的提高。為了更全面的認識和掌握大氣污染物的變化趨勢,為大氣污染防治工作提供更全面、及時的信
2、息,開展大氣污染物預測研究工作勢在必行。環(huán)境大氣污染物預測工作歷經(jīng)幾十年的發(fā)展,預測方法和預測技術都得到了全面的提升,但是,然而如何改善空氣污染物預測的預測精度,一直是空氣質量預測領域必須考慮和研究的重點。
本文設計并實現(xiàn)了基于遺傳算法和粒子群算法的混合算法BP網(wǎng)絡大氣污染物濃度預測模型。該模型在BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎上,引入遺傳算法和粒子群算法構建的混合算法,實現(xiàn)對BP網(wǎng)絡的初始權值進行優(yōu)化,有效提高了神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化能力,避免了
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