Advertisement

基于自组织递归模糊神经网络的PM2.5浓度预报.pdf

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文提出了一种基于自组织递归模糊神经网络的方法，用于预测PM2.5浓度，通过实验验证了该模型的有效性和准确性。 本段落档探讨了基于自组织递归模糊神经网络的PM2.5浓度预测方法。该研究提出了一种新颖的数据处理与分析技术，旨在提高空气质量监测中对细颗粒物（PM2.5）浓度变化趋势的预测准确性。通过结合模糊逻辑和神经网络的优势，研究人员构建了一个能够适应复杂环境因素影响并进行动态调整的学习系统。实验结果表明，所提出的模型在多个测试场景下均表现出良好的性能与可靠性，为改善城市空气质量管理和决策提供了有力支持。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于自组织递归模糊神经网络的PM2.5浓度预报.pdf
    优质
    本文提出了一种基于自组织递归模糊神经网络的方法，用于预测PM2.5浓度，通过实验验证了该模型的有效性和准确性。 本段落档探讨了基于自组织递归模糊神经网络的PM2.5浓度预测方法。该研究提出了一种新颖的数据处理与分析技术，旨在提高空气质量监测中对细颗粒物（PM2.5）浓度变化趋势的预测准确性。通过结合模糊逻辑和神经网络的优势，研究人员构建了一个能够适应复杂环境因素影响并进行动态调整的学习系统。实验结果表明，所提出的模型在多个测试场景下均表现出良好的性能与可靠性，为改善城市空气质量管理和决策提供了有力支持。
     
  • PM2.5浓度预测的BP神经网络(matlab代码).zip
    优质
    本资源提供了一种基于BP（反向传播）神经网络技术来预测PM2.5浓度的Matlab实现代码。通过训练模型学习历史数据，可以有效预报未来一段时间内的PM2.5变化趋势，为环境监测和污染控制提供科学依据。 PM2.5浓度预测项目包含代码、数据及详细说明文档。
     
  • 基于隶属度层级的递归模糊神经网络（MATLAB实现）
    优质
    本研究提出了一种新颖的递归模糊神经网络模型，采用隶属度层级方法优化，通过MATLAB软件实现并验证其在复杂系统建模中的高效性和准确性。 递归模糊神经网络（RFNN）基于隶属度层的递归构建。读者可以根据需要在此基础上将其改为其他层的递归模糊神经网络。
     
  • 基于KNN-LSTM的PM2.5浓度预报模型
    优质
    本研究提出了一种结合K近邻算法与长短时记忆网络的新型PM2.5浓度预测模型，旨在提升空气质量监测和预报的精度。通过融合传统机器学习方法与深度学习技术，该模型能够有效捕捉环境数据中的时空关联特性，并据此作出更准确、及时的PM2.5浓度预测。 目前大多数PM2.5浓度预测模型仅基于单个监测站点的时间序列数据进行预测，并忽略了不同空气质量监测站之间的区域关联性。这种做法可能导致预测结果的片面性。本段落提出了一种结合KNN算法和LSTM模型的方法，利用目标站点所在区域内相关空间因素，构建了基于时空特征的KNN-LSTM PM2.5浓度预测模型。 通过在哈尔滨市10个空气质量监测站的数据上进行仿真实验，并将所提出的KNN-LSTM模型与其他几种预测方法进行了对比。结果显示：相较于BP神经网络模型，该模型平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别降低了19.25% 和 13.23%; 相较于LSTM模型，MAE和RMSE则分别减少了4.29% 和6.99%。这表明本段落提出的KNN-LSTM模型能够有效提高PM2.5浓度预测的准确性。
     
  • 基于BP神经网络的汽油浓度预测模型
    优质
    本研究提出了一种利用BP（反向传播）神经网络技术来预测汽油浓度的方法。通过建立有效的数学模型，该系统能准确地预测汽油中的关键成分比例，为优化燃油生产和质量控制提供科学依据。 通过一个实例来说明BP神经网络进行预测分析的方法。该示例包含相关数据和代码。
     
  • 基于自动规则生成的动态模糊神经网络.zip_动态模糊神经_动态神经网络_模糊神经_模糊神经网络_神经网络matlab
    优质
    本资源提供了一种基于自动规则生成的动态模糊神经网络方法，并附有Matlab实现代码，适用于研究和学习动态系统建模与控制。 使用MATLAB设计动态模糊神经网络可以实现自动生成规则的功能。
     
  • 基于神经网络的2015年PM2.5预测模型
    优质
    本研究构建了一个基于神经网络的模型，旨在准确预测2015年的PM2.5浓度水平。该模型结合历史数据和环境因素，为改善空气质量提供科学依据。 目前PM2.5的计算主要采用物理方法，成本较高。为此，通过采集空气中O3、CO、PM10、SO2 和 NO2 的浓度数据，并利用神经网络方法建立PM2.5预测模型。实验结果显示，该模型对PM2.5的预测准确率较高。
     
  • 基于模糊神经网络的嘉陵江水质预报
    优质
    本研究运用模糊神经网络技术对嘉陵江水质进行预测分析，旨在提供一种准确、高效的水质评估方法，助力环境保护与水资源管理。 data1包含训练集和测试集，而data2则包含了嘉陵江的水质数据。
     
  • 基于ARIMA模型的廊坊市PM2.5浓度预报.docx
    优质
    本文应用ARIMA时间序列分析方法，对廊坊市PM2.5浓度进行建模与预测，旨在为环境保护和政策制定提供科学依据。 近年来，我国在经济、军事、政治以及文化建设方面取得了显著进展。然而，在快速的经济发展过程中，环境问题也随之而来。特别是空气污染已成为亟待解决的重要课题之一。尽管中国已经采取了一系列措施并取得了一些初步成效，但空气质量仍然面临严峻挑战。其中，PM2.5是大部分城市面临的首要大气环境污染因素。 本段落通过分析廊坊市从2014年1月至2020年12月期间的PM2.5浓度数据，并利用MATLAB软件建立ARIMA模型来进行时间序列预测，以期准确预估该地区未来一年内即2021年的PM2.5污染情况。
     
  • 基于自组织神经网络的分类Matlab程序
    优质
    本简介介绍了一种利用自组织神经网络进行数据分类的MATLAB实现程序。该工具通过模拟生物大脑机制对未标记的数据集进行高效自动分类。 这段文字描述的是一个已经在MATLAB中实现并验证正确的分类算法，能够对未知类型的数据进行分类。