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基于C-PSODE算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的臭氧濃度預(yù)測(cè)研究

發(fā)布時(shí)間:2024-02-17 07:45
  臭氧污染對(duì)人類(lèi)健康、氣候和植被均產(chǎn)生負(fù)面影響,為了全面認(rèn)識(shí)和掌握臭氧濃度變化趨勢(shì),所以對(duì)流層臭氧濃度預(yù)測(cè)研究工作至關(guān)重要。建立臭氧濃度預(yù)測(cè)模型來(lái)描述臭氧濃度波動(dòng)與導(dǎo)致或阻礙臭氧產(chǎn)生的相關(guān)變量之間復(fù)雜關(guān)系。有效的臭氧濃度預(yù)測(cè)模型對(duì)于提供有效的早期預(yù)警和提高預(yù)測(cè)精度具有理論和實(shí)際意義。本文以2015年臺(tái)北市板橋監(jiān)測(cè)站的氣象監(jiān)測(cè)和臭氧前體物的歷史數(shù)據(jù)為研究對(duì)象。文獻(xiàn)研究顯示臺(tái)北市臭氧濃度存在季節(jié)性波動(dòng),本文依據(jù)季節(jié)將歷史數(shù)據(jù)劃分為四個(gè)數(shù)據(jù)集,分別通過(guò)SPSS因子分析功能處理,剔除與臭氧相關(guān)性弱的因子,并利用主成分分析PCA降低網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度。提出一種基于混沌算法優(yōu)化的差分進(jìn)化算法和粒子群混合全新進(jìn)化(C-PSODE)算法。并通過(guò)多峰函數(shù)驗(yàn)證比較該算法與PSO算法、DE算法、PSODE算法的優(yōu)劣,得出該算法具有適應(yīng)性強(qiáng)、穩(wěn)定性高、準(zhǔn)確率高等特點(diǎn)。利用該算法得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)初始權(quán)重和閾值,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于該算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)臭氧小時(shí)濃度預(yù)測(cè)模型(C-PSODE-BP)。該模型能夠有效提高臭氧的預(yù)測(cè)精度,有效的避免了網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)。本研究利用該模型對(duì)臺(tái)北市春、夏、秋、冬四季的臭氧濃度分別進(jìn)行...

【文章頁(yè)數(shù)】:84 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-1生物神經(jīng)細(xì)胞示意圖??其中樹(shù)突相當(dāng)于信號(hào)的輸入端接受外界信息,而軸突則作為細(xì)胞元的輸出端??

圖2-1生物神經(jīng)細(xì)胞示意圖??其中樹(shù)突相當(dāng)于信號(hào)的輸入端接受外界信息,而軸突則作為細(xì)胞元的輸出端??

以人腦為例,一般來(lái)說(shuō)能力非常強(qiáng)的人類(lèi)大腦中約有大約1000億個(gè)神??經(jīng)元,#經(jīng)元即神經(jīng)細(xì)胞。神經(jīng)元是基本的信息處理單元,生物神經(jīng)元主要由軸??突、樹(shù)突、細(xì)胞體、突觸等部分構(gòu)成。如結(jié)構(gòu)下圖2-1所示:??7??


圖2-3反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖??

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反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)既可以從外界接收輸入信號(hào),又可以向外界輸出,??且所有節(jié)點(diǎn)都具有信息處理能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自反饋信號(hào),將神經(jīng)元的輸出反饋??至輸入,反饋網(wǎng)絡(luò)也包括自反饋的網(wǎng)絡(luò),一般常用的反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如圖2-3所示。??I? ̄7??X,?;V,?_???X;??丨、?/I??x....


圖2-4?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖??

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圖2一5粒子群算法流程圖

圖2一5粒子群算法流程圖

SO)算法的優(yōu)缺點(diǎn)??始化時(shí)限制比較少,依賴(lài)比較少,同時(shí)算法具有比較強(qiáng),而且算法的原理很簡(jiǎn)單,且與遺傳算法制編碼,而粒子群算法采用實(shí)數(shù)編碼,相比遺傳有解“信息”的共享性相各個(gè)解的“素質(zhì)”的提中某一個(gè)粒子搜索到最佳區(qū)域時(shí),然后即刻將信群體將從當(dāng)前最優(yōu)區(qū)域開(kāi)始,重新散開(kāi)搜索。粒子乏速....



本文編號(hào):3901049

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