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首次将神经网络应用于实测大气污染物浓度的预报.结果表明,预报值与观测值符合得较好.由于人工神经网络具有逼近精度高、学习速度快、对资料长度要求不高等优点,因而在非线性时间序列的预报中显示出了独特的优越性,并将会在大气环境和气候预报中得到越来越多的应用.
大气污染物浓度的神经网络预报
【摘 要】
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首次将神经网络应用于实测大气污染物浓度的预报.结果表明,预报值与观测值符合得较好.由于人工神经网络具有逼近精度高、学习速度快、对资料长度要求不高等优点,因而在非线性
【机 构】
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中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室!北京 100029;
【出 处】
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中国环境科学
【发表日期】
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2000年05期
【基金项目】
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中国科学院“九五”重大科技项目!（KZ951-A1-403）
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