基于BP神经网络的常州市空气质量预测与对策研究

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本文以每日空气污染物浓度预测为切入点,针对单一AQI指标序列波动大、预测信息不完善的缺陷,基于MATLAB神经网络背景,构建三层BP神经网络模型,通过其他污染物指标来预测雾霾主要污染物PM2.5和PM10,结果表明,BP神经网络对常州市空气污染物的预测结果与实际变化趋势较为一致.
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