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基于GA-ANN改进的空气质量预测模型

赵 宏 刘爱霞 王 恺 白志鹏

赵 宏, 刘爱霞, 王 恺, 白志鹏. 基于GA-ANN改进的空气质量预测模型[J]. 环境科学研究, 2009, 22(11): 1276-1281.
引用本文: 赵 宏, 刘爱霞, 王 恺, 白志鹏. 基于GA-ANN改进的空气质量预测模型[J]. 环境科学研究, 2009, 22(11): 1276-1281.
ZHAO Hong, LIU Ai-xia, WANG Kai, BAI Zhi-peng. Improved GA-ANN Model for Air Quality Forecasting[J]. Research of Environmental Sciences, 2009, 22(11): 1276-1281.
Citation: ZHAO Hong, LIU Ai-xia, WANG Kai, BAI Zhi-peng. Improved GA-ANN Model for Air Quality Forecasting[J]. Research of Environmental Sciences, 2009, 22(11): 1276-1281.

基于GA-ANN改进的空气质量预测模型

基金项目: 国家自然科学基金项目(20677030);天津市社会发展基金项目(06YFSYSF02900)

Improved GA-ANN Model for Air Quality Forecasting

  • 摘要: 基于人工神经网络的空气质量预测模型优于传统的逐步回归模型,但由于性能差异不明显而较少在空气质量预报中应用. 设计了将遗传算法和神经网络算法相结合的基于GA-ANN的空气质量预测模型,并利用天津市2003—2007年气象和污染物监测资料对该模型进行验证. 对2007年全年的ρ(SO2),ρ(NO2)和ρ(PM10)进行预测,预测值与实测值的相关系数分别为0.899 6,0.828 3和0.600 0. 与一般的人工神经网络预测模型相比较,GA-ANN模型将空气质量等级预报的准确率从77.57%提高到79.67%. GA-ANN模型可结合其他方法进行日常空气质量预报.

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2008-12-03
  • 修回日期:  2009-06-16
  • 刊出日期:  2009-11-25

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