论文摘要
针对工业园区大气污染管理中预测能力较弱的问题,考虑工业大气污染物的多因素耦合及非线性时序特征,提出一种工业大气污染物浓度预测方法。根据预测指标数值特征,提出复合自回归神经网络(CNAR)。对目标预测指标及影响因素进行关联分析及时序建模,实现对工业大气污染物浓度的短期预测。选用河北省某市大气网格化监测数据进行模型训练与方法验证,实验结果表明CNAR预测模型可对工业大气污染物浓度进行有效预测,效果优于传统自回归神经网络,为工业大气污染防控提供参考依据。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 卢雨田,王小艺,王立,许继平,白玉廷
关键词: 神经网络,非线性自回归,时序预测,工业大气污染
来源: 计算机工程与应用 2019年18期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 环境科学与资源利用,自动化技术
单位: 北京工商大学计算机与信息工程学院,北京理工大学自动化学院
基金: 北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划青年拔尖人才培育计划（No.CIT&TCD201804014）,国家自然科学基金青年项目（No.61703008）
分类号: X701;TP183
页码: 223-228+235
总页数: 7
文件大小: 1434K
下载量: 243
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