【摘 要】
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提出一种基于深度信念网络(deep belief networks,DBNs)的区域PM2.5日均值预测方法,讨论了训练数据选择方式,并优化了DBNs参数设置。通过相关实验并与基于径向基神经网络(rad
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2011AA010702);湖南省科技厅计划资助项目(2012FJ4269)
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提出一种基于深度信念网络(deep belief networks,DBNs)的区域PM2.5日均值预测方法,讨论了训练数据选择方式,并优化了DBNs参数设置。通过相关实验并与基于径向基神经网络(radial basis function,RBF)和反向传播神经网络(back propagation,BP)方法比较,验证了基于DBNs方法的可行性和预测精度。实验结果表明:基于DBNs的方法,区域(西安市)预测PM2.5日均值与观测日均值之间均方差(mean square error,MSE)为8.47×10-4mg2/m6;而采用相同数据集,基于RBF和BP的方法均方差为1.30×10-3mg2/m6和1.96×10-3mg2/m6。比较分析表明:基于DBNs的方法能较好预测区域整体PM2.5的日均值变化趋势,显著优于基于神经网络和径向基网络方法的预测结果。
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