一种前向小波神经网络实现PM_(2.5)浓度的预测.pdf

本文介绍了采用前向小波神经网络对PM2.5浓度进行预测的研究。PM2.5是大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，因其对人体健康和环境的影响而备受关注。随着工业化和城市化进程的加速，其浓度的监测和预测变得至关重要。 传统的监测方法由于PM2.5的复杂性和动态非线性变化，效果有限且成本高昂。因此，研究人员提出了一种基于前向小波神经网络的预测模型，利用小波神经网络的时域和频域二维信号处理能力，以及较快的收敛速度，来提高预测的准确性和效率。 前向小波神经网络是神经网络的一种，它结合了小波理论和神经网络的优点。小波变换能够对信号进行多尺度分析，捕捉非线性和局部特征，而神经网络则能通过学习和调整权重来适应复杂的输入-输出关系。在这种模型中，首先对PM2.5浓度的历史数据进行预处理，然后将处理后的数据输入到网络中进行训练和测试。 相比传统的BP神经网络和基于粒子群优化的BP神经网络（PSO-BP），前向小波神经网络在预测PM2.5浓度时表现出更高的精度，降低了预测错误率，并减少了预测偏差。这表明，小波神经网络具有更好的非线性建模能力和鲁棒性，适用于处理PM2.5浓度这类非线性动态问题。 在实际应用中，这样的预测模型可以为环保部门提供参考，提前预警高浓度PM2.5的出现，从而制定相应的减排策略和公众健康防护措施。此外，该模型还可以与其他环境因素如气象条件、交通流量等结合，进一步提升预测的精准度。 前向小波神经网络为PM2.5浓度预测提供了一种有效且可靠的工具，有助于改善空气质量监测和管理。未来的研究可能还会探索更多优化算法和更深层次的神经网络结构，以提高预测性能，更好地服务于环境保护和公众健康。