西安市空气污染指数的神经网络预测模型

• 作者: 何振芳 李力 郭庆春
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 空气污染指数 神经网络 大气污染 时间序列
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 页码范围: 863-868
• 分类号: X11
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-3918.2011.07.028

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭庆春	陕西广播电视大学教务处	45	264	10.0	14.0
2	李力	中国科学院地球环境研究所	45	407	11.0	19.0
3	何振芳	中国科学院寒区旱区环境与工程研究所	24	170	8.0	11.0