分别使用时间序列分析和BP神经网络两种方法对厦门市思明区空气污染指数进行预测比较。将数据经零均值和平稳化预处理后，根据时间序列的自相关和偏自相关图进行判断，得到合适的时间序列模型为ARMA(2，2)，然后进行参数估计得到模型的各个参数。在运用神经网络方法时，为了克服传统BP算法收敛缓慢和容易达到...

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