文献类型：期刊文章

作　　者：许治国[1]

Zhi-guo(Guangdong Environmental Information Center,G~tangzhou,Guangdong 510308,China)

机构地区：[1]广东省环境信息中心,广东广州510308

出　　处：《环境监控与预警》

基　　金：国家科技支撑计划基金资助项目(2014BAC21B03)

年　　份：2018

卷　　号：10

期　　号：5

起止页码：18-21

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：利用python语言搭建了一整套空气质量神经网络预测系统,底层利用Keras设计并建立了基于tensorflow的神经网络模型。选择日平均气压、日平均气温、日平均相对湿度、日降水量、日平均风速、前1日空气质量因子监测数据等因素作为模型输入变量,分别针对广东省所有监测站点和地市的空气质量因子(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO、O_3、AQI)进行预测,结果表明,7个因子的地市平均相对误差值为16.15%～27.7%,地市相关系数为0.36～0.77,该模型在城市空气质量预测中具有良好的效果。

关 键 词：神经网络 高层神经网络接口  空气质量 预测模型  

分 类 号：X831] TP183]