2021数学建模B题 空气质量二次模型

第三题：（解题思路）

分析题目已知数据包括了各监测点逐小时污染物浓度和气象一次预报数据 以及实测的污染物浓度和气象数据等；这里就是利用实测数据对预报数据进行误 差修正，既然是预测，那实测数据在未来肯定是无法得到的，所以思路就是通过 前期的预测数据和实测数据的差，找到相关的误差修正规律即可；因此在这里推 荐的模型是神经网络模型，具体是设置一个三层的网络机构，输入层数据是一次 预报的气象条件，而标准输出数据为真实污染物浓度与预测污染物浓度的差值， 这样就建立了预测气象条件与实际污染物浓度误差之间的关系；在这里推荐使用 基于遗传算法优化的神经网络模型，相对于传统的 人工神经网络而言，其精度将 会更高。得到上述网络关系后，若新得到一组一次预报气象数据结合相关的误差 变量进行二次修正即可。