利用BP神经网络对西安环境空气质量进行预测。

简介：
鉴于当前空气质量恶化趋势日益突出，我们提出了一种基于神经网络的环境空气质量预测方案。该方案利用Matlab软件，分别构建了空气污染指数（API）和环境空气质量指数（AQI）模型，以评估其对空气质量的影响。通过对Matlab平台上的各项污染物浓度数据进行深入分析，准确计算出相应的空气污染指数（API）和环境空气质量指数（AQI），并对计算结果进行对比验证。此外，我们采用BP人工神经网络的多层神经网络结构，对西安市大气污染物浓度的实测数据进行全面的训练与学习，从而建立起一个可靠的预测模型。同时，结合未来一周西安市的天气预报信息，运用该模型对大气中各类污染物的浓度进行预测和预报工作，旨在为大气环境质量的监测和预警提供有力支持。实践应用的结果表明，人工神经网络在应用于大气环境质量的预测与预警方面展现出极佳的潜力与可行性。