本研究探讨了基于小波Mallat算法和BP神经网络的空气质量指数(AQI)预测方法，旨在提高预测精度，为环境保护和政策制定提供科学依据。小波变换是一种强大的数据分析工具，尤其在处理局部特征和细节信息时表现出色。Mallat算法作为小波分析中的快速分解算法，能以高时频分辨率分解信号，适用于复杂数据集的处理。
研究选用2016年合肥市四个季度的空气质量日报指数作为数据源，这些数据来源于中国环保部数据中心，具有权威性和可靠性。通过绘制的空气质量指数图表，可以直观地观察到不同时间段内空气质量的变化趋势。
预测方法的核心在于结合小波Mallat算法和BP神经网络。小波变换先对原始数据进行分解，提取出近似信号和细节信息。然后，BP神经网络被用来训练这些近似信号，以获取目标信号的预测值。BP神经网络作为一种经典的深度学习模型，能够处理非线性问题，具有自我学习和优化的能力，适合对未来趋势进行预测。
论文中提到，相较于传统的BP神经网络预测，本文提出的方法在预测精度上有显著提升。通过对比传统BP预测与结合小波变换的BP预测结果（图2至图9），可以看到结合小波变换的预测曲线更接近实际曲线，相对误差也更小，验证了这种方法的有效性。
此外，论文还介绍了BP神经网络的基本结构，包括输入层、隐藏层和输出层，以及神经元之间的权重和非线性输入输出关系。这种网络通过反向传播算法调整权重，以最小化预测误差，从而提高预测性能。
该研究为空气质量预测提供了一种改进的方法，结合了小波变换的信号处理能力和BP神经网络的非线性建模能力，有望为空气质量管理提供更准确的预测，对环境监测和治理策略的制定具有重要意义。同时，这也为其他领域的数据建模和预测提供了借鉴，特别是在需要处理复杂时间序列数据的应用中。
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