基于自回归GA-BP神经网络的AQI预测

作者：方正; 张磊^*; 王玉琴; 黄雅琨; 徐静

来源：环境监控与预警, 2019, 11(02): 22-25.

• 自回归输入
• GA-BP神经网络
• 空气质量指数

基于徐州市2013年12月—2018年11月的空气质量指数日均值,建立了时间序列自回归输入的GA-BP神经网络模型用于空气质量指数预测。结果表明,所建立的网络模型能够准确预测徐州市空气质量指数的变化趋势,其中夏季预测相对误差18. 23%,仿真均方根误差(RMSE)为14. 59;冬季预测相对误差9. 14%,仿真RMSE为11. 47。

• 单位
  机电工程学院; 徐州工程学院