两种模型在广州市空气污染指数研究中的应用

随着我国经济的发展,污染越来越严重,开展空气质量检测很有必要。为了寻找一种预报方法对空气污染进行实时的监督和预报,以广州市4年的空气污染指数(API)和相对应的逐日气象数据资料为基础,进行空气质量的研究。鉴于不同季节API值的变化有所差别这一原因,分别建立逐步回归分析模型和BP神经网络模型对广州四季的API值进行预测。通过比较两种模型的均方百分比误差和预报准确率,发现BP神经网络的预报效果优于逐步回归分析。