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1、近年來(lái),隨著信息技術(shù)特別是人工智能技術(shù)的發(fā)展,為科學(xué)、準(zhǔn)確的城市空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)及預(yù)報(bào)創(chuàng)造了有利條件.該文從這個(gè)角度出發(fā),將人工智能最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入到空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)及預(yù)報(bào)領(lǐng)域,并在這一創(chuàng)新思想的指導(dǎo)下,進(jìn)行了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)及預(yù)報(bào)方法的研究.該文針對(duì)傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法存在局部極小值、學(xué)習(xí)速度慢、無(wú)法準(zhǔn)確確定最佳隱節(jié)點(diǎn)數(shù)的不足,提出了學(xué)習(xí)參數(shù)自動(dòng)調(diào)整法和利用遺傳算法確定隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的改進(jìn)方法.計(jì)算結(jié)果表明,利用改進(jìn)后的算法
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