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【24h】

Forecasting tropospheric ozone concentrations with adaptive neural networks

机译:利用自适应神经网络预测对流层臭氧浓度

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摘要

The issue of air quality is now a major concern for many citizens worldwide. Local air quality forecasting can be made on the basis of meteorological variables and air pollutants concentration time series. We propose an adaptive filter technique based on an artificial neural network (ANN) to make 24-hours maximal daily ozone-concentrations forecasts.
机译:现在,空气质量问题已成为世界各地许多公民的主要关切。可以根据气象变量和空气污染物浓度时间序列对当地空气质量进行预测。我们提出了一种基于人工神经网络(ANN)的自适应过滤技术,可进行24小时最大每日臭氧浓度预报。

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