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基于神经网络的城市空气质量预测研究

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摘要【摘要】本文所研究的空气质量预测工作，利用有效的数据集以及建立 BP神经网络预测算法模型对降雨量，城市生产总值，温度，经度，纬度，海拔高度，人口密度，是否沿海，绿化覆盖率，焚烧量等 11个与空气质量指数有关的因素与空气质量指数进行相关性分析。然后利用 PAC算法进行降低维度，以便找出和空气质量指数有重要关联的 9个主要特征。利用 BP-GA神经网络算法进行和数据集中的数据进行预测，并且利用 MATLAB进行预测仿真，观察空气质量预测的效果图。最后总结 BP-GA神经网络算法是较适用于空气质量预测的。

DOI pj03my3yjy/4603151

作者文文

机构地区大连东软信息学院计算机与软件学院，辽宁大连 116000

出处《工程管理前沿》 2020年5期

关键词神经网络， MATLAB， BP， AQI， PAC， BP-GA

分类 [天文地球][工程地质学]

出版日期 2020年05月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

工程管理前沿

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神经网络， MATLAB， BP， AQI， PAC， BP-GA

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