【PM2.5浓度预测】Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络PM2.5浓度预测【含Matlab源码 2467期】

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⛄一、改进麻雀搜索算法优化BP神经网络

近年来,随着经济的飞速发展、城市工业化的不断推进及城市化进程的加快,城市污染问题逐渐突出,PM2. 5 浓度成为判断城市空气质量的重要参考指标[1-2]。

基于改进的Sine混沌映射的麻雀算法优化BP神经网络的PM浓度预测 在本文中,我们将介绍一种基于改进的Sine混沌映射的麻雀算法(Sine Chaotic Mapping Sparrow Optimization,SCMSO)优化BP神经网络(Backpropagation Neural Network,BPNN)用于PM(颗粒物)浓度预测的方法。以上是基于改进的Sine混沌映射的麻雀算法优化BP神经网络PM浓度预测的详细介绍及MATLAB代码。基于改进的Sine混沌映射的麻雀算法优化BP神经网络的PM浓度预测。利用SCMSO算法更新种群的位置和速度。 阅读详情

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