【摘 要】
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目前,人工神经网络理论发展迅速,并在模式识别和系统辨识中得到广泛应用。而其中采用误差反向传播方法（Back Error Propagation）的BP网络模型是目前应用最为广泛的神经网络模型
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目前,人工神经网络理论发展迅速,并在模式识别和系统辨识中得到广泛应用。而其中采用误差反向传播方法（Back Error Propagation）的BP网络模型是目前应用最为广泛的神经网络模型之一,它是一种简单而又非常有效的算法。本文应用人工神经网络方法,在模拟人脑的思维方式下,建立了大气污染物浓度的神经网络预报模型,并将计算结果与监测值进行了对比验证,计算结果表明,BP模型应用于大气污染物浓度预报具有较高的预报精度。
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