大气污染物浓度的神经网络预报

被引：28
作者：
刘罡
李昕
胡非
机构：
[1] 中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室!北京,中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室!北京,中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室!北京
来源：
中国环境科学 | 2000年 / 05期
关键词：
人工神经网络; 时间序列; 大气污染预报;
D O I：
暂无
中图分类号：
X32 [环境规划与环境管理];
学科分类号：
071012 ; 0713 ; 083002 ;
摘要：
首次将神经网络应用于实测大气污染物浓度的预报.结果表明,预报值与观测值符合得较好.由于人工神经网络具有逼近精度高、学习速度快、对资料长度要求不高等优点,因而在非线性时间序列的预报中显示出了独特的优越性,并将会在大气环境和气候预报中得到越来越多的应用.
引用
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[1]  
从抛物线谈起.[M].郝柏林著;.上海科技教育出版社.1993,
[2]  
非线性动力学和复杂现象.[M].刘式达;刘式适编著;.气象出版社.1989,
[3]  
On the nature of air pollution dynamics in Mexico City—I. Nonlinear analysis.[J].G.B. Raga;L. Le Moyne.Atmospheric Environment.1996, 23
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