空气质量预测 | Matlab实现基于BP神经网络回归的空气质量预测模型

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效果一览

文章概述

政府机构使用空气质量指数 (AQI) 向公众传达当前空气污染程度或预测空气污染程度。 随着 AQI 的上升，公共卫生风险也会增加。 不同国家有自己的空气质量指数，对应不同国家的空气质量标准。

基于BP（Backpropagation）神经网络的回归模型可以用于空气质量的预测。BP神经网络是一种常见的人工神经网络，它可以通过学习样本数据的输入和输出之间的关系，进行模式识别和预测。

以下是构建基于BP神经网络的空气质量预测模型的一般步骤：

数据准备：收集与空气质量相关的数据，包括空气污染物浓度、气象条件、地理位置等。确保数据集中包含足够的样本以及相应的目标输出（即空气质量指数或其他相关指标）。