【摘 要】
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空气中PM2.5 浓度问题越来越受到各界的关注。根据PM2.5 浓度数据的特征，首先选择ARIMA预测模型进行浓度预测；考虑到BP神经网络易陷入局部最小，而遗传算法具有全局搜索的能力，给
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空气中PM2.5 浓度问题越来越受到各界的关注。根据PM2.5 浓度数据的特征，首先选择ARIMA预测模型进行浓度预测；考虑到BP神经网络易陷入局部最小，而遗传算法具有全局搜索的能力，给出了遗传算法优化的BP神经网络预测模型；为了进一步提高预测精度，引入IOWGA算子，将ARIMA预测模型与遗传算法优化的BP神经网络预测模型相组合，给出了基于IOWGA算子的组合预测模型；最后经过实例仿真分析验证了模型的可行性和有效性，为PM2.5 浓度预测提供基础资料。
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伴着纷纷扬扬的雪花 我们聆听到新年的脚步 踏响岁末年初的语言 那是冬日孕育的火花 那是春天万紫千红的呼唤 在比天空更高 在比旅程更遥远的地方 放飞信心和希望 伴着沸沸扬扬的节日 我们聆听到新年的鞭炮 炸响岁末年初的祝福 那是昨天吹起的短笛 那是明天风雨兼程的跋涉 在比大海更宽广 在比心灵更温馨的地方 放飞理想和豪情 伴着飘飘洒洒的礼花 我们聆听到新年的祈祷 绽放
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