基于改进粒子群优化BPAdaboost神经网络的PM2.5浓度预测

来源 :大连理工大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：sally20095

【摘要】

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为了提高大气污染物浓度预测精度,采用灰色关联分析选取影响大气中PM2.5浓度的主要因子,并以此作为神经网络输入变量,建立一种基于BPAdaboost神经网络的PM2.5浓度预测模型.用

【作者】

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李晓理梅建想张山

【机构】

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北京工业大学信息学部,计算智能与智能系统北京市重点实验室,数字社区教育部工程研究中心

【出处】

：

大连理工大学学报

【发表日期】

：

2018年3期

【关键词】

：

灰色关联分析 BP_Adaboost神经网络 PM2.5浓度预测模型改进粒子群算法 gray correlation analysis BP_Adaboost

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（61473034,61673053）,北京科技新星计划交叉学科合作项目（Z161100004916041）

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为了提高大气污染物浓度预测精度,采用灰色关联分析选取影响大气中PM2.5浓度的主要因子,并以此作为神经网络输入变量,建立一种基于BPAdaboost神经网络的PM2.5浓度预测模型.用改进粒子群算法来选择BPAdaboost神经网络权重和阈值,可以有效避免神经网络在训练时陷入局部最优解.根据北京市海淀区万柳监测站和朝阳区北京工业大学监测点每小时监测的大气污染物浓度和气象条件,分别选择2014-11-012014-11-25和2017-07-072017-08-06数据作为实验研究对象.仿真结果表明,在PM

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