长春大学学报（自然科学版）
長春大學學報（自然科學版）
장춘대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHANGCHUN UNIVERSITY
2013年
1期
146-148,172
,共4页
小波神经网络%空气污染指数%气象因子%小波分解与重构%特征提取
小波神經網絡%空氣汙染指數%氣象因子%小波分解與重構%特徵提取
소파신경망락%공기오염지수%기상인자%소파분해여중구%특정제취
针对空气污染指数时间序列的非线性及多分辨率特性,提出了一种空气污染指数的小波神经网络预报模型.利用小波对原始的空气污染指数序列进行多尺度分解,以各尺度上的小波单支重构序列和重要的气象因子作为输入,使用该模型对兰州地区的空气污染指数进行了预测.仿真结果表明,与传统的BP神经网络相比,该模型具有更高的预测精度、更快的收敛速度及更好的自适应性.
針對空氣汙染指數時間序列的非線性及多分辨率特性,提齣瞭一種空氣汙染指數的小波神經網絡預報模型.利用小波對原始的空氣汙染指數序列進行多呎度分解,以各呎度上的小波單支重構序列和重要的氣象因子作為輸入,使用該模型對蘭州地區的空氣汙染指數進行瞭預測.倣真結果錶明,與傳統的BP神經網絡相比,該模型具有更高的預測精度、更快的收斂速度及更好的自適應性.
침대공기오염지수시간서렬적비선성급다분변솔특성,제출료일충공기오염지수적소파신경망락예보모형.이용소파대원시적공기오염지수서렬진행다척도분해,이각척도상적소파단지중구서렬화중요적기상인자작위수입,사용해모형대란주지구적공기오염지수진행료예측.방진결과표명,여전통적BP신경망락상비,해모형구유경고적예측정도、경쾌적수렴속도급경호적자괄응성.
