城市大气污染预测模型的建立与应用研究

目前城市大气污染问题日益严重,为了更好的解决城市大气污染预测的准确性不足的问题,本文提出了一种基于时间序列和人工神经网络的城市大气污染预测模型。首先使用时间序列的方法对采集的数据进行统计,再将统计结果作为样本输入人工神经网络模型,然后将神经网络训练后得到的样本数据采用趋势外推法进行预测分析。仿真实验结果表明,本文提出的基于时间序列和人工神经网络的城市大气污染预测模型的预测结果与实际结果相当接近,本方案切实有效,值得推广使用。