银川市空气污染指数的分析与预测

• 作者: 李媛
• 来源期刊: 宁夏大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 空气污染指数 小波分析 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 环境科学
• 页码范围: 416-419
• 页数: 4页
• 分类号: X823
• 字数: 3921字
• 语种: 中文

摘要

空气污染指数(air pollution index,API)是评价空气质量状况的有效手段.在分析银川市API变化特征的基础上,将小波分析与BP神经网络相结合,分别采用分解-预测-重构法和小波函数替代法对银川市API值进行了预测.结果表明:银川市API呈现年际下降,月际周期波动的特点；相对于其他小波,采用db10对数据进行分解、预测、重构后获得的结果最好；分解-预测-重构模型的预测精度较高,优于小波函数替代模型,适用于银川市空气污染指数的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李媛	宁夏大学农学院	13	92	6.0	9.0