大氣中SO2濃度的小波分析及神經網絡預測

摘要： 應用小波分解和重構對SO2濃度年變化趨勢進行分析,在此基礎上,建立了一種分段BP神經網絡預測模型,并對各段有針對性地設計了神經網絡預測模型.采用主成分分析進行輸入變量降維.在BP網絡訓練過程中,往往會出現過擬合的現象,為此,在訓練過程中,將樣本等間距地分離為訓練集和驗證集來防止這個問題.為了消除網絡的權值初始化對學習系統(tǒng)復雜性的影響,采用了5個子網絡輸出取算術平均的神經網絡集成的方法.預測結果表明,該模型應用于SO2濃度預測具有較高的預測精度和良好的推廣能力,而且明顯優(yōu)于一般的神經網絡模型. 作 者： 陳柳    馬廣大    CHEN Liu    MA Guangda   作者單位： 陳柳,CHEN Liu(西安科技大學能源學院,西安,710054)

馬廣大,MA Guangda(西安建筑科技大學環(huán)境與市政工程學院,西安,710055) 

期 刊： 環(huán)境科學學報  ISTICPKU   Journal： ACTA SCIENTIAE CIRCUMSTANTIAE  年，卷(期)： 2006, 26(9)  分類號： X823  關鍵詞： 小波分解和重構    分段模型    BP神經網絡    SO2濃度預測   

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