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论文类型：期刊论文

发表时间：2010-01-01

发表刊物：上海环境科学

收录刊物：CSCD

卷号：29

期号：2

页面范围：52

ISSN号：1000-3975

关键字：城市夜间环境监测; 预测; 天空亮度; 神经网络

摘要：因夜间天空亮度分布具有非线性变化特点.故引入神经网络算法, 建立基于时间序列的夜天空亮度预测模型,
   夜天空亮度预测模型可为城市光污染防治提供评价依据.文章对神经网络的原理进行了论述, 建立了基于时间序列预测模型.以测试数据为训练样本集,
   基于MATLAB(矩阵实验室, Matrix Laboratory的简称),
   采用改进的BP算法(误差反向传播算法)对网络进行学习训练.并对存在的误差进行了分析.基于时间序列BP神经网络的夜天空预测模型,
   当隐含层神经元数目为5, 训练函数为L-M优化算法(trainlm)时, 最大绝对误差可达到0.003 6 cd/m~2,
   最大相对误差达到2.3614%.结果表明, 模型的运行结果与试验数据比较吻合, 输出与目标矢量之间相关性也较好