摘要：利用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法(EEMD)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的混合模型,對(duì)北京城區(qū)PM2.5濃度值進(jìn)行短期預(yù)報(bào)。結(jié)果表明,與單獨(dú)使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比,EEMD-BP混合模型的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率更高;混合模型高頻部分的預(yù)報(bào)誤差是整體誤差的主要方面;混合模型的輸入變量中需包含輸出變量的信息;前期污染物濃度的數(shù)值對(duì)模型的預(yù)報(bào)結(jié)果有較大的影響。