西安市空气污染指数的神经网络预测模型

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%,12.2%,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.

关键词：空气污染指数、神经网络、大气污染、时间序列

所属期刊栏目：29

分类号：X11(环境数学)

资助基金：国家自然科学基金项目0211003026/11220300:国家重点基础研究发展规划973项目041 J007026/21010703

在线出版日期：2011-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：863-868