%0 Journal Article
%T 大气污染预测中提高BP网络泛化能力的方法
%J 北京工业大学学报
%D 2007
%X 为了通过预测大气环境的质量和发展变化,来寻求有效地控制和改善环境质量的相应措施,选用英国伦敦马里波恩监测站PM_(2.5)的小时平均浓度监测资料,采用贝叶斯归一化训练算法和提前终止法泛化改进的BP神经网络模型,预报PM_(2.5)的24h内的各小时浓度.结果表明,采用本方法进行空气污染预报,预测相对误差为20%～49%,提高了预报网络的泛化能力.
%K BP网络
%K 泛化能力
%K PM-(2．5)
%K 污染预测
%U http://www.bjgd.cbpt.cnki.net/WKA/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=0941E317-1636-4FEB-80BC-7E575DBF5B7A