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基于MATLAB神经网络的城市空气污染物年均浓度预测
文献摘要：
城市大气污染物防治是我们建立"绿色城市"必要的一个环节,为了更好地研究空气污染物的变化趋势,本文利用MATLAB神经网络工具箱建立了我国2013至2020年PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O26种主要城市大气污染物的年均浓度均值预测模型,并由建立好的预测模型对2021年6种城市污染地年均浓度进行了预测.经过模型预测值与实际值相比较,表明该神经网络预测模型具有较高的精度与可靠性.
文献关键词：
MATLAB;神经网络;城市空气污染
中图分类号：
作者姓名：
黄成
作者机构：
华侨大学 机电及自动化学院 福建 厦门 361021
文献出处：
引用格式：
[1]黄成-.基于MATLAB神经网络的城市空气污染物年均浓度预测)[J].科学与信息化,2022(01):49-52
A类：
B类：
城市空气污染,空气污染物,浓度预测,城市大气污染,大气污染物,绿色城市,网络工具,工具箱,PM2,PM10,SO2,NO2,O26,立好,城市污染,神经网络预测模型
AB值：
0.38369
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