【摘 要】
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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
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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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