计算机工程与设计
計算機工程與設計
계산궤공정여설계
COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
2014年
4期
1419-1423
,共5页
大气污染评估%可拓神经网络%BP网络%空气污染指数%预报
大氣汙染評估%可拓神經網絡%BP網絡%空氣汙染指數%預報
대기오염평고%가탁신경망락%BP망락%공기오염지수%예보
air pollution assessment%extension neural network%BP network%air pollution index (API)%forecast
为提高大气污染评估的准确性,提出了一种基于可拓理论的新兴网络结构——可拓神经网络(extension neuralnetworks,ENN).它能够解决矛盾的区间分类问题,避免网络陷入局部最优,同时提高了网络训练速度,缩短了运行时间.将北京市12个区的历史监测数据作为训练样本,以SO2、NO2和可吸入颗粒物PM10这3种主要污染物作为网络输入,以可拓距离作为度量工具建立并测试网络.仿真结果表明了该算法的可行性和有效性,且在结构与训练速度上明显优于BP网络.
為提高大氣汙染評估的準確性,提齣瞭一種基于可拓理論的新興網絡結構——可拓神經網絡(extension neuralnetworks,ENN).它能夠解決矛盾的區間分類問題,避免網絡陷入跼部最優,同時提高瞭網絡訓練速度,縮短瞭運行時間.將北京市12箇區的歷史鑑測數據作為訓練樣本,以SO2、NO2和可吸入顆粒物PM10這3種主要汙染物作為網絡輸入,以可拓距離作為度量工具建立併測試網絡.倣真結果錶明瞭該算法的可行性和有效性,且在結構與訓練速度上明顯優于BP網絡.
위제고대기오염평고적준학성,제출료일충기우가탁이론적신흥망락결구——가탁신경망락(extension neuralnetworks,ENN).타능구해결모순적구간분류문제,피면망락함입국부최우,동시제고료망락훈련속도,축단료운행시간.장북경시12개구적역사감측수거작위훈련양본,이SO2、NO2화가흡입과립물PM10저3충주요오염물작위망락수입,이가탁거리작위도량공구건립병측시망락.방진결과표명료해산법적가행성화유효성,차재결구여훈련속도상명현우우BP망락.
