【摘 要】
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近年来,随着信息技术特别是人工智能技术的发展,为科学、准确的城市空气质量评价及预报创造了有利条件.该文从这个角度出发,将人工智能最先进的神经网络技术引入到空气质量评
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近年来,随着信息技术特别是人工智能技术的发展,为科学、准确的城市空气质量评价及预报创造了有利条件.该文从这个角度出发,将人工智能最先进的神经网络技术引入到空气质量评价及预报领域,并在这一创新思想的指导下,进行了基于人工神经网络的空气质量评价及预报方法的研究.该文针对传统神经网络BP算法存在局部极小值、学习速度慢、无法准确确定最佳隐节点数的不足,提出了学习参数自动调整法和利用遗传算法确定隐层节点数的改进方法.计算结果表明,利用改进后的算法能够得到更快的收敛速度和更好的识别效果.首次应用模糊神经网络进行空气质量评价建模,提出了一种基于模糊神经网络的新的城市空气质量评价方法.该模型不但评价过程物理意义明确,还可根据评价结果进行科学合理的大气质量排序.
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