-
公开(公告)号：CN114814092A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210380622.6
申请日：2022-04-12
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明公开一种基于BP神经网络的IP指标测量方法，基于BP神经网络模型，采用神经网络迭代优化算法，通过引入与IP指标相关性的辅助变量作为输入层，所述隐藏层为迭代优化运算法则，激活函数是其根据相关关系定义，输出层是预测IP指标值。本发明选择与IP指标在理论上具有相关关系的辅助变量。相较于传统的监测方式，通过BP神经网络模型计算预测IP指标，具有更快的运算速度和更高的精度。在辅助标量中SO2、NO2和O3的浓度以及风速和湿度对IP指标的影响中，风速湿度可以采用连续监测。通过BP神经网络模型，采用迭代优化运算法则，预测IP指标，降低对设备标准的要求以及设备的维护成本，且提高了对空气质量监测时效性，对环境变化做出更及时的反应。
Search Results
1
records
(took 0.03 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
