【摘 要】
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大气污染物浓度的检测是一个复杂的系统,影响因素较多,本文引入非线性分析的有效工具——BP神经网络,利用BP神经网络中的误差反向传递算法对大气中CO浓度进行分析,建立基于BP
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大气污染物浓度的检测是一个复杂的系统,影响因素较多,本文引入非线性分析的有效工具——BP神经网络,利用BP神经网络中的误差反向传递算法对大气中CO浓度进行分析,建立基于BP神经网络的CO浓度预测模型,并利用淮安市环保局和气象局2013年的相关数据对模型进行训练与测试,取得较好结果,证明该模型在预测大气中CO浓度方面具有较好的效果,并误差小。
Atmospheric pollutant concentration detection is a complex system with many influencing factors. In this paper, BP neural network, an effective tool for nonlinear analysis, is introduced to analyze the concentration of CO in the atmosphere by error backtracking algorithm in BP neural network. The CO concentration prediction model based on BP neural network was established and the model was trained and tested by using the data of Huai’an EPB and Meteorological Bureau in 2013. The results show that the model is better in predicting CO concentration in the atmosphere The effect, and the error is small.
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