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1、目录摘要1关键词2ABSTRACT2KEYWORDS2引言21BP神经网络概述31.1基本原理31.2BP算法学习过程42空气质量检测模型的建立62.1样本数据62.1.1收集和整理分组62.1.2输入/输出变量的确定及其数据的预处理72.2神经网络拓扑结构的确定72.2.1隐层数72.2.2隐层节点数72.3神经网络的训练82.4神经网络模型参数的确定102.4.1隐层的数目102.4.2隐层神经元数的选择102.4.3学习率和动量因子132.4.4初始权值的选择132.4.5收敛误差界值Emin132.4.6输入数据的预处
2、理133MATLAB实现和结果分析143.1MATLAB神经网络工具箱的应用143.2基于MATLAB的BP算法的实现过程143.3训练神经网络154结语23致23参考文献23基于神经网络的空气质量检测专业指导教师摘要：空气质量的好坏反映了空气污染程度，它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。污染物浓度由于受风向、风速、气温、湿度、污染源排放情况等多种因素的影响，使得空气质量问题具有很大的不确定性和一定的复杂性。神经网络作为一种描述和刻画非线性的强有力工具,具有较强的自学习、自组织、自适应能力等特点,特别适合于对具有多因素性、
3、不确定性、随机性、非线性和随时间变化特性的对象进行研究。本文基于神经网络的BP算法，利用MATLAB神经网络工具箱建立了空气质量模型。文中，采用MATLAB的rand()函数在各级评价标准按随机均匀分布方式插生成训练样本和检验样本，利用premnmx()函数对数据进行预处理，调用激活函数对网络权值进行训练，并同其他评价方法比较，取得了良好的评价结果。同时表明此方法具有一定的客观性和积极性。关键词：BP神经网络；空气质量；MATLAB神经网络工具箱Thedetectionofairqualitybasedonneuralnetw
4、orkStudentmajoringinxxnameTutornameAbstract：Thequalityofairqualityreflectstheextentofairpollution,whichisbasedontheconcentrationofpollutantsintheairtodeterminetheleveloftheair.Concentrationofpollutantsduetowinddirection,windspeed,airtemperature,humidity,pollutantemi
5、ssionsandotherfactors,makestheissueofairqualityisagreatuncertaintyandacertaindegreeofcomplexity.Neuralnetworkdescriptionandcharacterizationasapowerfultoolfornon-linearphenomenon,withstrongself-learning,self-organization,thecharacteristicsofadaptivecapacity,especiall
6、ysuitableformulti-factor,uncertainty,randomness,non-linearandtime-varyingcharacteristicsoftheobjectofresearch.ThisdesignbasesontheBPneuralnetworkalgorithm,usingMATLABneuralnetworktoolboxtoestablishairqualitymodel.Inthistext,usingtheMATLAB’srand()functionatalllevelsw
7、ithintheevaluationcriteriauniformlydistributesrandominterpolationmethodstogeneratetrainingsamplesandthesamplestested.Thenthepaperusespremnmx()functiononthedatapre-processing,andtransfersactivationfunctionofnetworkweightstrainingandcompareswithotherevaluationmethods,
8、andachievedgoodresultswhichindicatetheobjectivityandenthusiasmofthedesign.Keywords：BPneuralnetwork;Airquality;MATLABneuralnetworktoolbox引言
