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由于PM_(2.5)日均浓度值受外界多重复杂因素的影响,其较强的自相关性使得时间序列模型ARIMA构建难以实现,因此,给出高映射能力的非线性神经网络预测模型,并分别建立基于BP神经网络和GRNN神经网络的预测模型,进行PM_(2.5)浓度预测实验.结果表明,BP神经网络回检过程和检测过程存在不稳定性,预测残差波动较大,而GRNN神经网络检测残差呈完全U型,回检过程和检测过程较稳定,并且GRNN神经网络回检数据拟合度、预测数据精度和运算速度均优于BP神经网络,建模过程更为方便,易于实际应用. 相似文献
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