西安市空气污染指数的神经网络预测模型

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摘要：将BP神经网络模型引入到大气污染预测预报领域,利用西安市2005—2010年逐日空气污染指数,建立了一个空气污染指数的非线性时间序列神经网络模型.实验结果表明：独立样本的日空气污染指数的预测值的平均相对误差分别为27.4%,23.2%1,2.2%,25.7%,独立样本的日空气污染指数的预测值与真实值的线性相关系数高.该模型应用于大气污染预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力.

原文链接:http://www.cqvip.com/qk/91618x/201107/38534779.html

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关键词：空气污染指数 神经网络 预测模型 空气污染 西安市 空气污染指数 神经网络 大气污染 时间序列