為探究成都地區(qū)大氣能見度的區(qū)域特性,構建基于GA-BP神經網絡的大氣能見度預測模型,將空氣中的相對濕度、PM_2.5及PM₁₀作為能見度主要影響因子輸入到預測模型中,輸出預測時間段每小時的大氣能見度,再與實際值作比較。結果顯示,經過遺傳算法優(yōu)化的BP神經網絡預測模型能較好地預測該地區(qū)的大氣能見度,預測值基本貼近于實際值,且預測結果優(yōu)于BP神經網絡。

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【文章目錄】：
1 BP神經網絡及遺傳算法的原理及適用性
2 GA-BP神經網絡模型的構建
    2.1 遺傳算法模型的構建
    2.2 BP神經網絡模型的構建
3 GA-BP神經網絡的參數(shù)設置
4 實驗結果的驗證與分析
5 結論



本文編號：3741709