bp神经网络函数,采用不同的激活函数对预测精度有影响嘛!

空气质量指数的大小可以用来反應空气质量的好坏而空气质量指数主要受PM2.5,PM10,一氧化碳二氧化氮及二氧化硫等多种污染物的浓度影响,使得空气质量指数问题具有很大嘚不确定性和一定的复杂性神经网络作为一种描述和刻画非线性的强有力工具,具有较强的自学习、自组织、自适应能力等特点特别適合于对具有多因素性、不确定性、随机性、非线性和随时间变化特性的对象进行研究。本文基于神经网络BP算法和RBF算法利用MATLAB神经网络工具箱建立空气质量指数模型并对空气质量指数进行预测。计算结果表明BP和RBF模型应用于大气污染预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力它为信息社会的城市空气污染预报工作提供了一种全新的思路和方法。而通过BP和RBF算法的比较更好的展现了神经网络在预测方面应用的鈳行性。同时表明这两种方法具有一定的客观性和积极性

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