【摘 要】
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为了更加准确地预测PM2.5数值以便能够预先采取有效措施,以南京市为例统计收集了20132015年的PM2.5数据构成时间序列,提出基于小波和过程神经网络的预测模型。首先,对原始时
【基金项目】
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国家自然科学基金(71433003);国家社会科学基金(12&ZD214);江苏省自然科学基金(15GLA005)
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为了更加准确地预测PM2.5数值以便能够预先采取有效措施,以南京市为例统计收集了20132015年的PM2.5数据构成时间序列,提出基于小波和过程神经网络的预测模型。首先,对原始时间序列采用二进正交小波变换进行分解和重构,分离出原始序列中的高频部分和低频部分;然后对高频部分构建过程神经网络模型,对低频部分采用自回归模型;最后将2种模型的预测值叠加,得到原序列的预测值。通过与BP神经网络预测模型的对比试验分析,发现基于小波和过程神经网络模型更好地预测了12月份数据,预测精度明显高于BP神经网络模型。
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