基于PCA与RBF神经网络的PM_(10)质量浓度预测Prediction PM_(10) concentration based on PCA and RBF Neural Network
张承中;王兰霞;王晓平;宋春香;
摘要(Abstract):
对影响PM10质量浓度的20个因子进行主成分分析(PCA),得到一组新的输入因子,有效的降低了输入维数,然后以新的输入因子作为RBF神经网络的输入,建立RBF神经网络PM10质量浓度预测模型,并对西安市2005年采暖季PM10质量浓度进行了预测,获得较好的拟合和预测效果。
关键词(KeyWords): 主成分分析;RBF神经网络;PM10质量浓度
基金项目(Foundation): 陕西省自然科学基金资助项目(2002E2-12)
作者(Author): 张承中;王兰霞;王晓平;宋春香;
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