基于人工神经网络算法的大气污染统计预测模型研究进展

人工神经网络算法(ANNs)能够对影响大气污染物各变量间的非线性关系进行较好描述,因而在空气质量预测、重污染预警工作中得到了广泛的应用.随着算法结构的不断发展,基于 ANNs的大气污染统计预测模型在其预测精准性上得以显著提升.对近年来的相关研究成果进行归纳,从变量的选取与预处理、算法结构的调整与优化等方面总结提升模型预测性能的主要方法,最终形成构建基于 ANNs的大气污染统计预测模型的方法体系.