数据挖掘与神经网络：提升西安空气质量指数预测精度

本篇论文深入探讨了人工智能与数据挖掘在空气质量指数（AQI）预测中的应用。随着空气污染问题的加剧，准确预测AQI对于环保决策和公众健康至关重要。作者针对传统预报方法的局限性，如对气象复杂性和非线性关系的处理不足，以及对历史数据利用效率低，提出了基于数据挖掘技术的新方法。 首先，研究选择了西安市2014年1月至2016年8月期间的空气质量监测数据，涵盖了7项主要污染指标（SO2、PM2.5、PM10、CO、O3、NO2和AQI）及5项气象因素，构建全面的预测模型。指标的选择既考虑了环境要素又兼顾了气象条件，以期获得更准确的结果。 预处理阶段，对原始数据进行了严格的筛选和清洗，剔除了无效和缺失数据，共保留了940条有效数据。为了克服不同指标间的量纲问题，采用了mapminmax函数进行数据标准化，确保了模型的公平性和一致性。 论文构建了两个模型：一个是基于灰色系统理论（GM(1,1)）的预测模型，利用灰色预测方法对AQI历史数据进行分析，评估了这一理论在空气质量预测领域的效能。这种方法强调了对有限历史数据的有效利用。 第二个模型是BP神经网络模型，通过调整参数和网络结构，实现了空气质量指数的预测。作者在MATLAB平台上实现了该模型，并通过计算平均绝对百分比误差、可接受度和预测准确率来评估其性能。 最后，论文针对BP神经网络模型进行了优化，旨在提升预测精度。这可能涉及了模型参数的调整、算法的改进或网络结构的优化，以期得到更精确的AQI预报结果，从而为环境保护和公众健康提供更有力的支持。 这篇研究展示了如何运用现代数据挖掘技术，特别是灰色系统理论和神经网络，来提升空气质量指数预测的准确性和实用性，对于推动空气质量管理具有重要意义。