【摘 要】
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本文对太原、北京、重庆和济南四个城市的2018年1月1日至2019年1月31日的空气污染物以及气象因素数据,分别建立时间序列ARMA模型、BP人工神经网络模型和广义可加模型,对上述
【机 构】
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青岛大学经济学院,山东青岛266100
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本文对太原、北京、重庆和济南四个城市的2018年1月1日至2019年1月31日的空气污染物以及气象因素数据,分别建立时间序列ARMA模型、BP人工神经网络模型和广义可加模型,对上述四个城市的PM2.5日均浓度进行预测,发现:ARMA模型预测结果最差,广义可加模型与BP人工神经网络模型均能有效地预测地区PM2.5日均浓度,但BP人工神经网络模型中输入变量与输出变量间的关系无法进行解释.因此,建议采用广义可加预测模型对PM2.5日均浓度进行预测,并对空气污染预警,政府部门制定降低PM2.5浓度的合理措施提供理论依据和技术支撑.
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