10.3969/j.issn.1674-8646.2021.12.004
基于神经网络模型的空气质量预测研究
对空气质量的预测一直受到民众和研究者的关注.比较三种不同输入变量设置对神经网络模型预测效果的影响,得出AQI指标值与当日及滞后一日其他污染物浓度值相关系性较高,但与当日或滞后一日天气指标值的相关性较低,包含当日其他污染物指标的神经网络模型有着较高的预测精度,但应用意义较小.另一方面,仅依靠滞后一日污染物和天气数据不能实现对当日AQI指数的准确预测.根据研究结果,还对空气质量预测研究提出了相应的建议.
神经网络模型、空气质量、天气数据
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X511(大气污染及其防治)
北京市优秀人才培养资助项目;北京市教委科技一般项目
2021-07-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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