马尔可夫修正的BP神经网络在PM2.5预测中的应用

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摘要：本文以昆山某点位的监测数据及天气网的气象数据为基础,选取了影响PM2.5因素中的10个指标进行了相关性分析,结果表明PM2.5与PM10是高度相关,与CO、SO2、NO2、O3显著相关,并依据分析结果对模型输入数据进行了降维。运用BP网络对... 展开+

摘要：本文以昆山某点位的监测数据及天气网的气象数据为基础,选取了影响PM2.5因素中的10个指标进行了相关性分析,结果表明PM2.5与PM10是高度相关,与CO、SO2、NO2、O3显著相关,并依据分析结果对模型输入数据进行了降维。运用BP网络对序列1-16的PM2.5进行预测,结果显示其误差在-25%-26.9%。将预测误差划分为4个状态,计算概率转移矩阵,并对序列17、18的BP预测结果进行修正,结果显示修正后的误差由BP网络的-14%、-25%降为-7.1%、-8.3%,预测准确度大大提高,表明基于马尔可夫-BP神经网络模型在昆山PM2.5预测中具有一定的现实意义。 收起-

作者：

陈广银
蔡灏兢
姜欣

单位

昆山市环境监测站

关键字

PM25
马尔可夫链
BP模型
预测
修正

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暂无

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