来源:《江西农业学报》2019年第05期  作者:张珺;王式功;杜亮亮;王娜;
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基于BP神经网络的河北中南部空气质量预报研究

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详细阐述了基于相关性较好的初始样本的BP神经网络空气质量预报模型的建立过程。以石家庄和邢台为例,将相邻两日污染物浓度差值作为预报量,利用前一日污染物浓度和当日气象要素日均值为预报因子,两者结合起来进行空气质量预报,并以冬季空气质量模型为例,对空气质量等级预报准确率进行检验。结果表明,石家庄和邢台SO_2和O_3的等级预报准确率为90%以上,PM_(2.5)、PM_(10)的等级预报准确率均为80%以上,首要污染物预报准确率均为80%以上。总体上,石家庄的空气质量等级预报准确率好于邢台。(本文共计7页)......[继续阅读本文]

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