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針對目前PM2.5濃度測量成本高和測量過程繁雜等問題，建立了基于灰狼群智能最優化算法的神經網絡預測模型。從非機理模型的角度，結合氣象因素和空氣污染物對上海市的PM2.5濃度進行預測，并使用平均影響值分析了影響PM2.5濃度的重要因素。使用灰狼群智能算法優化神經網絡的過程中，引入了檢驗樣本實時監控訓練過程以避免發生“過訓練”現象，確保建立的神經網絡模型具有較好的泛化能力。實驗結果表明：PMio對PM2.5的影響最為顯著，其次是CO和前一天PM2.5，選取2016年11月1日-12日的數據進行驗證，其平均相對誤差為13. 46%，平均絕對誤差為8 I_Lg/m3，與粒子群算法優化的神經網絡、BP神經網絡模型及支持向量回歸（SVR）模型的誤差相比，平均相對誤差分別下降了約3個百分點、5個百分點和1個百分點。因此，使用灰狼算法優化的神經網絡更適合上海市PM2.5濃度的預測和空氣質量的預報。
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