基于遗传算法与BP神经网络的PM2.5发生演化模型

doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2014.03.005

计算机与现代化

基于遗传算法与BP神经网络的PM2.5发生演化模型

同济大学电子与信息工程学院CIMS研究中心，上海201804

收稿日期:2013-11-13 出版日期:2014-03-24 发布日期:2014-03-31
作者简介:阳其凯(1991-),男,安徽安庆人,同济大学电子与信息工程学院CIMS研究中心硕士研究生,研究方向:智能优化,云计算；张贵强(1989-),男,河南商丘人,硕士研究生,研究方向:智能优化方法,能源优化。

PM2.5 Generation and Evolution Model Based on Genetic Algorithm and BP Neural Network

CIMS Research Center, School of Electronics and Information Engineering, Tongji University, Shanghai 201804, China

Received:2013-11-13 Online:2014-03-24 Published:2014-03-31

摘要/Abstract

摘要： PM2.5成为近年来大气问题研究的热点。本文以西安市（2013.01.012013.04.26）PM2.5的数据为基础，分析PM2.5的成因以及影响因素，运用遗传算法与BP神经网络构建西安市PM2.5的发生演化模型，通过实验验证该模型的有效性、通用性与可靠性。

关键词: PM2.5, 发生演化模型, 遗传算法, BP神经网络

Abstract: The problem of PM2.5 has become an atmospheric research hotpot in recent years. This paper analyzes the generation reasons and influncing factors of PM2.5 based on the data of PM2.5 in Xi’an (2013.01.012013.04.26), and builts the generation and evolution mode of PM2.5 in Xi’an, using genetic algorithm and BP neural network. Finally, the model’s effectiveness, versatility and reliability are validated by experiments.

Key words: PM2.5, generation and evolution model, genetic algorithms, BP neural network

中图分类号:

TP301.6

阳其凯，张贵强，张竞铭. 基于遗传算法与BP神经网络的PM2.5发生演化模型[J]. 计算机与现代化, doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.03.005.

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基于遗传算法与BP神经网络的PM2.5发生演化模型

PM2.5 Generation and Evolution Model Based on Genetic Algorithm and BP Neural Network

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