简介:将BP(BackPropagation)神经网络方法引入到奥运空气质量预报工作中,利用MATLAB神经网络工具箱搭建运行平台,将高时效性的观测结果与多模式集成实时预报系统的模式输出结果相结合,做出BP神经网络拟合预报结果。在对北京大学医学部站点2008年7月7日到8月26日模式模拟结果、观测结果以及BP神经网络拟合结果的对比研究中发现:BP神经网络能大大提高模式预报效果,平均误差率减少34.7%,相关系数提高39%,特别是在模式模拟效果较差的情况下,对提高预报效果更明显。对BP神经网络样本问题进行敏感性实验结果表明,样本数目多少并不是决定拟合效果的决定性因素,应选取具有稳定映射关系的样本,才是提高拟合预报效果的关键。
简介:为了能够客观地对海水水质进行综合评价,在分析人工神经网络概念和原理的基础上,从阈值角度出发,通过对各类海水水质污染指标浓度生成样本的方法,生成了适用于BP人工神经网络模型训练的样本,并应用基于误差反向传播原理的前向多层神经网络,建立了用于海水水质评价的BP人工神经网络模型。将该模型用于渤海湾近岸海域水环境评价,通过模型的计算,得到该海域的水质类别。结果表明,2004-2007年,渤海湾近岸海域污染指标总体上在河流丰水期时比枯水期时高,2005年和2006年污染较为严重,2007年有所好转。经训练的评价模型应用于实例的评价结果表明,该模型设计合理、泛化能力强,对海水水质评价具有较好的客观性、通用性和实用性。
简介:2013年4月15日,美国专门研究气候变化的科学家J.Hansen在哥伦比亚大学网站(http://environmentaljusticetv.wordpress.com/2013/04/17/exaggeration-jumping-the-gun-and-the-venus-syndrome/)上发表文章,警告地球可能患"金星综合症"。4月19日英国《每日邮报》作了报导。所谓"金星综合症"是指地球大气可能演变为类似金星当前大气的状态:表面气压约为地球的90倍、气体成分主要是CO_2、表面温度约500℃。当然,如果地球大气转变为这种状态,那显然就不再适宜人类居住了,
简介:为了掌握洪湖水质未来的变化情况以及预防污染事件的发生,建立了一个BP神经网络水质指标预测模型。利用洪湖1990~2014年的水质指标实测数据作为学习样本,选取了pH、溶解氧(DO)、铵态氮(NH4+—N)、硝态氮(NO3-—N)、总氮(TN)、总磷(TP)6项指标作为预测参数,建立了BP神经网络模型,并运用该模型对洪湖水质指标进行了预测,同时引入一元线性回归模型与GM(1,1)灰色预测模型与该模型进行对比。结果表明,BP神经网络模型预测的水质指标的相关性系数都在0.998以上,平均相对误差都控制在2.5%以内,对单个指标的预测相对误差也都小于9%,明显优于一元线性回归模型和灰色预测模型;BP神经网络模型预测精度较高,预测速度快,能够相对准确地预测大部分水质指标,可以有效地应用于洪湖以及其它水域水质指标的预测和水质趋势的预警预报系统中。
简介:【摘要】本文所研究的空气质量预测工作,利用有效的数据集以及建立 BP神经网络预测算法模型对降雨量,城市生产总值,温度,经度,纬度,海拔高度,人口密度,是否沿海,绿化覆盖率,焚烧量 等 11个与空气质量指数有关的因素与空气质量指数进行相关性分析。然后利用 PAC算法进行降低维度,以便找出和空气质量指数有重要关联的 9个主要特征。利用 BP-GA神经网络算法进行和数据集中的数据进行预测,并且利用 MATLAB进行预测仿真,观察空气质量预测的效果图。最后总结 BP-GA神经网络算法是较适用于空气质量预测的。