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基于主成分分析的RBF神经网络预测SO2浓度

张琦锦 郭映映 李素文 牟福生

大气与环境光学学报2022,Vol.17Issue(5):550-557,8.
大气与环境光学学报2022,Vol.17Issue(5):550-557,8.DOI:10.3969/j.issn.1673-6141.2022.05.007

基于主成分分析的RBF神经网络预测SO2浓度

Prediction of SO2 concentration by RBF neural network based on principal component analysis

张琦锦 1郭映映 2李素文 1牟福生2

作者信息

  • 1. 淮北师范大学物理与电子信息学院, 安徽 淮北 235000
  • 2. 污染物敏感材料与环境修复安徽省重点实验室, 安徽 淮北 235000
  • 折叠

摘要

关键词

逐步回归分析/主成分分析/主成分分析-径向基神经网络/SO2

分类

资源环境

引用本文复制引用

张琦锦,郭映映,李素文,牟福生..基于主成分分析的RBF神经网络预测SO2浓度[J].大气与环境光学学报,2022,17(5):550-557,8.

基金项目

国家自然科学基金,41875040,安徽省高校自然科学研究项目,KJ2020A0029,安徽省高校学科拔尖人才,gxbjZD2020067 ()

大气与环境光学学报

OACSCD

1673-6141

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