将因子分析与RBF神经网络结合,通过因子分析对预报因子数据降维,消除数据冗余和指标间的交互影响,分别构建模型对主要污染物浓度和AQI进行预测。结果表明,平均绝对误差量级达到10-3～10-2m g/m3,有效提高了收敛速度和预报准确度。
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