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| 1 | 基于遗传小波神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型显示文摘目前,雾霾天气频发,为了提高PM_(2.5)浓度的预测精度,建立了基于遗传算法优化的小波神经网络模型(GA-WNN)。该方法综合了遗传算法的全局搜索能力和小波神经网络(WNN)强大的非线性拟合的优点,弥补了传统神经网络容易陷入局部最小值和收敛速度慢的缺点。以河北省邢台市实时监测的PM_(2.5)浓度数据为样本进行建模预测,预测结果的平均相对误差为11%。将其小波神经网络进行对比分析,实验结果表明:该方法有效地提高了预测精度,为短时的PM_(2.5)含量预测提供了一个新途径。 | 郑国威 王腾军 杨友森 张翔 | 2018 | 测绘与空间地理信息2018，41，9： | 4 |
| 2 | 基于灰色BP-NN优化组合的PM2.5预测显示文摘针对传统的BP神经网络模型无法有效表达时间序列数据中存在的历史特征的缺陷,提出利用灰色预测原理具备发现事物历史变化规律性的优势来解决BP神经网络预测模型的这一弱点,最后得到的灰色BP-NN优化组合模型具备了更高的预测精度。实验采用中国气象站2018年1月至2月北京市10个监测点的PM2.5质量浓度及其对应的每小时的空气污染物浓度、气象因子建立神经网络预测模型,并采用灰色预测算法对神经网络模型进行改进,改进后的结果为:在系统误差上有了较大的降低,同时预测结果与实测结果之间的拟合程度更好。 | 黄鹰 史爱武 陈占龙 张威 | 2020 | 电子技术应用2020，46，6： | 4 |
| 3 | 基于支持向量机-小波神经网络的PM_(2.5)预测模型显示文摘近年来我国多地区雾霾天气频发,针对PM_(2.5)浓度变化的非线性、时变性等特点,建立了基于支持向量机-小波神经网络(SVM-WNN)的组合预测模型。采用网格搜索算法对SVM的参数进行优化,利用优化后的模型进行初始预测,并结合WNN强大的非线性拟合能力的特点对其预测残差进行修正。以石家庄市每小时监测的PM_(2.5)浓度数据为样本建立模型并进行预测,结果表明,组合模型预测的平均相对误差为7. 2%。对比单一模型,组合模型的预测的效果更好,这也为短时PM_(2.5)浓度预测提供一个新的方法。 | 郑国威 王腾军 | 2018 | 四川环境2018，37，6： | 2 |
| 4 | 重庆市空气质量变化趋势及其在灰色系统下的预测显示文摘根据《环境空气质量标准》空气质量的评价项目,空气污染物包括吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化碳(NO2)以及细颗粒物(PM2.5)、臭氧(O3)和一氧化碳(CO)。本文根据重庆市的空气监测数据,利用灰色系统探索重庆市主要大气污染物的变化趋势,并在灰色系统下对此进行聚类和预测。结果显示:重庆市的空气质量在夏季最好,春秋两季次之,冬季最差;凌晨和下午的空气质量总体较早上和晚上好。PM10对重庆市的空气质量有着极为显著的作用,但在未来三年其年均浓度呈下降趋势,但均超过标准限值。 | 隆蓉 安黔江 谭荔 | 2018 | 铜仁学院学报2018，20，6： | 2 |
| 5 | 影响个人辐射剂量因素的相关性分析研究显示文摘为研究个人辐射剂量大小与个人基本信息的相关性,以便合理的安排员工的工作时间、岗位、强度。本文采用皮尔逊相关值方法分析个人性别、年龄对个人辐射剂量大小的相关性强度,采用方差分析法研究个人所处部门与个人辐射剂量大小的相关性强度。通过在数据分析平台上建立个人剂量模型,并经过研究分析表明,影响个人辐射剂量的因素与个人的年龄无关,与个人性别存在弱相关,与个人所处部门相关性较强。因此可根据研究结果,适当对所受剂量较高部门的员工采取按时体检身体和合理调整岗位等措施,以此确保员工的身体健康。 | 费淼 杨笑千 严静 肖波 郑炯 张明星 唐华 曾波 | 2021 | 科学技术创新2021，，32： | 0 |
| 6 | 基于多算法融合与人文特征的兰州市PM_(2.5)等级预测方法显示文摘PM_(2.5)对空气质量影响较大,相较于较粗的大气颗粒物对人体健康危害更大。为了便于准确预测PM_(2.5)浓度等级,提出一种基于多算法融合与人文特征的PM_(2.5)浓度等级预测方法。首先,选取兰州市2018-2021年的气象数据、预测站点PM_(2.5)浓度随时间变化的规律、周围站点的时空关联性作为特征因子;然后分别通过灰色关联度分析法和皮尔逊系数分析气象指标的强关联度与各气象因子与污染物的关联度,并利用时间维度将其扩充为多个特征(人文特征);接下来基于多层感知机、随机森林、LSTM等算法建立模型预测PM_(2.5)等级;最后基于多特征融合算法利用各模型的预测结果构建最终预测模型。实验表明,所提方法预测PM_(2.5)等级的精确度达到89%,准确率与F值达到88%,对预测空气质量与制定相关预防措施具有重要意义。 | 纪绘 李玥 王开翔 | 2023 | 软件导刊2023，22，8： | 0 |
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