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基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测北大核心CSCD 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,本文采用分段线性混沌映射(PWLCM)和萤火虫算法(FA)改进麻雀搜索算法(SSA),并优化BP神经网络模型初始权值和阈值,对西安市PM_(2.5)浓度进行预测。通过比较不同模型预测结果的评价指标,并与性能较优的SSA-BP模型对比,ISSA-BP模型预测结果的RMSE、MAPE、MAE分别下降了3.70、3.73、3.34。试验结果表明,改进后的麻雀搜索算法具有高效的全局最优搜索能力,优化后的ISSA-BP神经网络预测稳定性高,精度优于BP、SSA-BP神经网络模型,可用于预测PM_(2.5)浓度。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(10)
针对人工神经网络与克里格插值在PM_(2.5)浓度空间估算中精度随样本点数量与耦合因素不同差异较大的问题,基于相关分析与径向基函数(radical basis function, RBF)筛选PM_(2.5)空间变异关键影响因素,对比不同比例训练样本下普通克里格插值(ordinary Kriging, OK),仅考虑地理坐标RBF神经网络,耦合关键因素的协同克里格插值(CoKriging, CK)及RBF神经网络(CoRBF)的效果差异,并基于最优方法开展PM_(2.5)浓度空间制图。结果表明:4种方法均能有效实现PM_(2.5)浓度空间估算,且精度随训练样本比例增大而波动上升。考虑关键因素人口密度的CoRBF最能表现数据变化趋势,而CK在误差指标上更优越。基于CK与CoRBF的PM_(2.5)浓度空间估算结果较好展示了污染的分异特征,前者较后者更平滑。 相似文献
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《地理空间信息》2015,(6)
基于GIS技术和多元线性回归方法,采用苏锡常地区的PM_(2.5)浓度观测资料和同期苏锡常及周边地区的气象资料,构建了基于气象要素的多元线性回归模型,模拟2013年春季苏锡常地区PM_(2.5)的空间分布状况。对比此模型与IDW插值方法的精度,结果表明,该模型利用气象要素与PM_(2.5)浓度显著的相关性建立多元线性回归模型,有效地模拟了PM_(2.5)的空间分布状况;2013年春季苏锡常地区PM_(2.5)的空间分布具有整体上东南低、西北高、局部上分布小范围低值区的特点;该模型有效地消除了单一使用IDW插值方法容易受到监测站空间分布的影响而出现极值区域和极值中心偏差的现象,对于研究PM_(2.5)的空间分布规律具有一定的实际应用价值。 相似文献
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NPP卫星VIIRS微光资料反演夜间PM2.5质量浓度 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究城市夜间PM_(2.5)质量浓度,利用NPP卫星上可见光红外成像辐射套件(VIIRS)DNB通道的微光辐射数据,以辐射传输理论为基础,建立了夜间城市灯光辐射强度与地面表层PM_(2.5)质量浓度的关系,并基于支持向量机方法建立了夜间城市PM_(2.5)质量浓度反演模型。以北京市作为研究对象,选取2015-03—2015-05期间无月、无云且晴朗夜空条件下4个PM_(2.5)监测站点的微光辐射数据与时空匹配的PM_(2.5)质量浓度数据对模型进行验证。研究结果表明:夜间城市灯光辐射强度与地面表层PM_(2.5)质量浓度呈现负相关性,相关系数最高的定陵站点达到–0.83。基于支持向量机方法建立的PM_(2.5)反演模型获得的PM_(2.5)质量浓度与实际PM_(2.5)质量浓度的相关系数达到0.95,反演结果较优,为进一步大范围监测PM_(2.5)质量浓度空间分布以及改善城市夜间空气质量状况评估方法提供了可行性参考。 相似文献
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以京津冀地区为研究对象,结合地理国情数据开展PM_(2.5)浓度估算方法的研究,在相关因素分析的基础上,运用土地利用回归方法与地理加权回归方法建立PM_(2.5)浓度空间分布回归模型,采用十折交叉验证对比模型稳定性与拟合精度,探索研究区最优建模方法及PM_(2.5)重要影响因子。结果表明:从模型稳定性及拟合精度来看,地理加权回归模型优于土地利用回归模型,模型调整后的R2分别为0.85、0.832,平均相对误差为12.4%、13.8%,均方根误差为10.61μg/m3、11.94μg/m3。相关分析判定结果表明,京津冀地区PM_(2.5)浓度的影响因子主要为气温、气压、房屋建筑、林地、耕地、降水、污染企业等。 相似文献
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为了提高变形监测数据预测的精度与可靠性,提高神经网络预测方法的稳定性,尝试将小波分析与BP神经网络相结合的小波神经网络应用于高铁路基处的沉降监测数据处理中。综合小波分析与神经网络算法的优点,建立松散型及紧致型小波神经网络预测分析模型。通过实验数据对比分析,验证了采用紧致型小波神经网络预测模型能够较好地用来处理路基的动态变形监测数据,预测稳定性及预测精度较高。 相似文献
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《测绘科学》2020,(3)
针对传统BP神经网络模型存在的学习速度慢、易陷入局部极值以及网络结构参数取值的不确定性等问题,该文研究了一种基于遗传算法与BP神经网络相结合的GPS可降水量预测的新方法。该方法利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,并对该模型进行训练,以提高预测模型的性能。实验结果证明了遗传BP神经网络模型用于GPS可降水量预测的可行性,其预测结果的均方根误差为0.16 mm、平均绝对百分误差为0.23%。相对于BP神经网络和小波神经网络模型,均方根误差分别降低了0.37和0.19 mm,平均绝对百分误差分别降低了0.62%和0.33%。同时遗传BP神经网络模型亦显示了很好的非线性拟合能力,能更好地预测GPS可降水量,对实际工作具有较强的参考价值。 相似文献
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为评估"两型社会"建设是否对改善城市空气质量发挥了作用,本文以长株潭主城区为研究对象,从土地利用视角出发,融合地理国情普查数据、遥感气溶胶光学厚度(AOD)数据、PM_(2.5)浓度观测数据和相关专题数据,运用遥感技术、GIS空间分析和数学统计理论与方法,构建了顾及多源地理要素特征的城市PM_(2.5)污染时空变化模拟模型。在此基础上,分年均和季节时间尺度分析PM_(2.5)浓度空间分布特征及其与土地利用格局的耦合关系。结果表明,"两型社会"建设期间,长株潭主城区PM_(2.5)浓度呈显著下降趋势和明显的季节差异,但整体仍严重超标;主城区内PM_(2.5)浓度空间差异与土地利用类型显著相关,建设用地面积比例越高、园林地越低,PM_(2.5)浓度越高。该研究结果对于开展污染防治、指导土地利用开发以及实现长株潭城市群"两型社会"可持续发展具有一定的参考价值。 相似文献
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从挖掘边坡变形特性出发,提出一种基于经验模态分解(EMD)和遗传小波神经网络(GA-WNN)法的新型边坡变形预测模型。该模型首先对边坡变形序列进行EMD分解,有效分离出不同尺度特征的子序列;其次基于相空间重构挖掘各子序列的特性,以避免预测模型输入维数选取的随意性;然后采用遗传算法优化小波神经网络的权值和阈值,进而对各子序列建立预测模型;最后叠加各子序列预测值得到边坡预测结果。经过了算例计算,并与SVM和GA-WNN对比分析。结果表明:该模型具有较强的非线性拟合和自适应能力;在一定程度上保证较优的局部预测值和较好的全局预测精度,均方根误差为0.68 mm;在边坡变形预测中具有一定的实用意义。 相似文献