首页 > 期刊 > 自然科学与工程技术 > 基础科学 > 基础科学综合 > 北京大学学报·自然科学版 > 基于集合经验模态分解和BP神经网络的北京市PM2.5预报研究 【正文】
摘要:利用集合经验模态分解算法(EEMD)和BP神经网络组成的混合模型,对北京城区PM2.5浓度值进行短期预报。结果表明,与单独使用BP神经网络模型相比,EEMD-BP混合模型的预报准确率更高;混合模型高频部分的预报误差是整体误差的主要方面;混合模型的输入变量中需包含输出变量的信息;前期污染物浓度的数值对模型的预报结果有较大的影响。
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