1. 毕业设计（论文）主要目标：
近年对来雾霾天气日渐成为社会关注的热点话题，不仅影响日常健康及出行，也对经济效益有密切影响。
随着国家对空气质量环境治理的日益重视，而AQI作为衡量空气质量水平的重要指标，本文通过构建灰色预测与BP神经网络结合的组合预测模型对AQI指数进行预测，以便了解空气质量状态，有利于政府进行规划。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
本文首先通过灰色关联模型选取与AQI具有相关性的气象因子作为预测的因变量，如PM2.5,PM10,SO2,CO,O3,NO2,以及风速，温度，湿度。
构建灰色神经网络模型：首先选定灰色关联度最高的作为BP神经网络的信号输入，AQI指数作为输出，建立BP神经网络模型，然后构建GM(1,1)模型完成对影响因子的短期预测，得到新的预测值作为训练完成BP神经网络的输入，最终得到组合预测AQI的预测值，并与单一模型GM(1,1)进行精度对比分析,发现组合预测效果更佳。
3. 主要参考文献
[1] 朱亚杰,李琦,侯俊雄,范竣翔,冯逍.运用贝叶斯方法的PM_(2.5)浓度时空建模与预测[J].测绘科学,2016,41(02):44-48.
[2] 赵李明. 基于遗传算法和BP神经网络的广州市空气质量预测与时空分布研究[D].江西理工大学.
[3] 艾洪福,石莹.基于BP人工神经网络的雾霾天气预测研究[J].计算机仿真,2015,32(01):402-405 415.
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