基于GA-BP神经网络的空气质量指数预测研究

作者：吴慧静; 赫晓慧^*

来源：安徽师范大学学报(自然科学版), 2019, 42(04): 360-365.

DOI：10.14182/J.cnki.1001-2443.2019.04.011

• 许昌市
• 空气质量指数预测
• 遗传算法
• 神经网络

近年来,随着经济的发展及城市规模的不断扩张,城市空气质量问题越来越严重。本文基于许昌市2015年1月—2017年4月AQI日均值数据以及同期气象数据,利用遗传算法改进的神经网络建立许昌市空气质量指数AQI预测模型。仿真结果表明:利用遗传算法改进的神经网络对许昌市AQI进行预测,平均相对误差在22%左右,预测准确率为80.44%,根据预测结果预测出的空气质量等级,预测准确率为82.5%,通过与BP神经网络进行对比分析,遗传算法改进的BP神经网络预测结果具有更高的准确率。该模型的建立,为空气质量的监测、预警与调控提供了科学依据。

• 单位
  河南省农业科学院; 郑州大学