【摘 要】
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为更准确地预测空气质量指数（Air Quality Index, AQI）,提出一种基于改进麻雀搜索算法（Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA）的AQI预测模型（ISSA-BP）。利用麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）的全局搜索性能对BP神经网络的权值和阈值进行优化，解决传统BP神经网络在预测AQI过程中出现的收敛速
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（11571315,12101557,11901525）； 浙江省自然科学基金项目（LY20A010005）资助；
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为更准确地预测空气质量指数（Air Quality Index, AQI）,提出一种基于改进麻雀搜索算法（Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA）的AQI预测模型（ISSA-BP）。利用麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）的全局搜索性能对BP神经网络的权值和阈值进行优化，解决传统BP神经网络在预测AQI过程中出现的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。同时，针对SSA在优化过程中的缺陷，引入立方映射和优化策略增强算法的全局搜索及收敛能力，进一步提高预测性能。应用ISSA-BP模型预测杭州市AQI,实验结果表明，与其他模型相比，该模型的预测精度有显著提升。本研究为大气污染防治提供了新的预测方法。
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