两种模型在广州市空气污染指数研究中的应用

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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。

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来源
《科技与创新》 |2016年第21期|P.29-31|共3页
作者
张惠仪1;
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作者单位

[1]广州市南沙区环境监测站,广东广州511400;

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正文语种 CHI
中图分类大气监测;
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;

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