基于BP人工神经网络的城市PM2．5浓度空间预测

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：针对PM2.5日均质量浓度，采用BP人工神经网络模型，预测研究区空气中PM2.5浓度的空间变异，通过与普通克里格（OrdinaryKriging）插值方法对比验证BP人工神经网络预测模型的精度。结果表明：BP人工神经网络预测模型下研究区检验样本点位置的PMz5仿真浓度与观测浓度之间的均方差、平均绝对误差、平均相对偏差和相关系数分别为0．296μg0／m0、0．412μg／m3、1．650％和0．851；而与此同时，普通克里格插值方法下的对应结果分别为1．041μg0／m0、0．689μg／m3、11．910％、0．638。研究成果在肯定BP人工神经网络预测模型可用于揭示PMz．5浓度空间变异特征的同时，也证实了其相对于普通克里格插值方法在固定空间点位准确预测PM2s浓度方面的优势。

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/94521X/201309/47259894.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：BP人工神经网络 人工神经网络 神经网络 人工神经 神经网 克里格插值 空气污染 PM2 GIS