时间序列小波分解的BP神经网络AQI预测研究

摘要：

空气质量指数预测对于人们的生活具有重要意义.针对时间序列小波分解输入BP神经网络的空气质量指数预测问题,提出了确定BP神经网络输入节点数目的方法,建立了基于时间序列小波分解输入的BP神经网络,并基于徐州地区近5a的空气质量指数日均值数据进行了空气质量指数的建模预测仿真.结果表明,所提出的建模方法比单独使用时间序列方法和BP神经网络方法预测精度更高.该研究为BP神经网络处理时间自相关数据提供了参考.

关键词：空气质量指数、时间序列、BP神经网络、小波分解

所属期刊栏目：35

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：江苏省高等学校自然科学研究重大项目;徐州市重点研发计划项目;徐州市科技合作项目

在线出版日期：2020-04-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：45-52