一种基于多示例遗传神经网络的室内PM2.5预测方法

摘要

本发明公开了一种基于多示例遗传神经网络的室内PM2.5预测方法，包括以下步骤：(1)数据采集与特征选取；(2)构建多示例遗传神经网络预测模型；(3)根据多示例遗传神经网络预测模型预测室内PM2.5浓度m。通过上述方式，本发明基于多示例遗传神经网络的室内PM2.5预测方法，通过选取与室内PM2.5密切相关的通风率、气温、相对湿度等7个特征进行模型训练，将多示例神经网络与遗传算法应用到室内空气质量的预测中，不仅得到了较好的预测精度，同时相对于经验模型来说，大大缩短建模的时间，具有可靠性能高、精度高、效率高、实用性强等优点。