两种模型在广州市空气污染指数研究中的应用

• 作者: 张惠仪
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 空气污染指数 逐步回归分析 BP神经网络 预报准确率
• 年，卷（期）: 2016,（21）
• 所属期刊栏目: 创新思维
• 页码范围: 29-31
• 页数: 3页
• 分类号: X831
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2016.21.029

摘要

随着我国经济的发展,污染越来越严重,开展空气质量检测很有必要.为了寻找一种预报方法对空气污染进行实时的监督和预报,以广州市4年的空气污染指数(API)和相对应的逐日气象数据资料为基础,进行空气质量的研究.鉴于不同季节API值的变化有所差别这一原因,分别建立逐步回归分析模型和BP神经网络模型对广州四季的API值进行预测.通过比较两种模型的均方百分比误差和预报准确率,发现BP神经网络的预报效果优于逐步回归分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张惠仪		2	4	1.0	2.0