《表2 隐含层节点数与MSE关系》

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《改进PSO-GA-BP的PM2.5浓度预测》

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本文构建一个两层的BP神经网络模型，其中输入数据为9维（SO2、NO2、CO、O3、O3＿8h、PM10、最高气温、最低气温和前一天PM2.5），输出数据为1维（PM2.5）。隐含层节点数利用试凑法确定，即采用同一样本，将所有节点数逐一进行实验，根据均方差MSE来确定最优的节点数。根据经验式（10），隐含层节点数的取值范围是5到14。不同隐含层节点数对应的MSE见表2。通过表2可知，n=10就是模型隐含层最佳的节点数，因此本文BP神经网络的网络结构为9-10-1。