文献类型：期刊文献

中文题名：基于小波神经网络的空气污染指数预报

英文题名：Forecast of Air Pollution Index Based on Wavelet Neural Network

作者：李四海[1];魏邦龙[2];李爱英[3]

第一作者：李四海

机构：[1]甘肃中医学院公共课部,兰州730000;[2]兰州城市学院信息工程学院,兰州730070;[3]兰州市经济管理干部学校,兰州730083

第一机构：甘肃中医药大学

年份：2013

卷号：23

期号：2

起止页码：146

中文期刊名：长春大学学报

外文期刊名：Journal of Changchun University

基金：甘肃省高等学校研究生导师科研项目(0811-06)

语种：中文

中文关键词：小波神经网络;空气污染指数;气象因子;小波分解与重构;特征提取

外文关键词：wavelet neural network;air pollution index;climatic factor;wavelet decomposition and reconstruction;feature extraction

摘要：针对空气污染指数时间序列的非线性及多分辨率特性,提出了一种空气污染指数的小波神经网络预报模型。利用小波对原始的空气污染指数序列进行多尺度分解,以各尺度上的小波单支重构序列和重要的气象因子作为输入,使用该模型对兰州地区的空气污染指数进行了预测。仿真结果表明,与传统的BP神经网络相比,该模型具有更高的预测精度、更快的收敛速度及更好的自适应性。
According to the nonlinear and multi-resolution characteristics of air pollution index time series,this paper presents a model for forecast air pollution index based on wavelet neural network,which performs multiple-scaled decomposition on original air pollution index series by using wavelet.Taking the reconstruction series of branch of wavelet and important meteorological factors as the input,we predict the air pollution index of Lanzhou by the model.The results show that the model has higher precision of prediction,faster convergence speed and better adaptability compared to traditional BP neural network.