基于灰色神经网络模型AQI指数预测文献综述

空气质量指数（AQI）是评估空气质量状况的重要指标，准确预测AQI对环境保护和公众健康至关重要。

灰色神经网络模型作为一种有效处理少量数据和不确定信息的方法，在AQI预测领域展现出巨大潜力。

本论文综述了灰色神经网络模型在AQI预测中的应用研究。

首先，介绍了AQI的定义、评价标准以及灰色神经网络的基本原理和模型构建方法；其次，梳理了国内外学者利用灰色神经网络模型进行AQI预测的研究现状，并对不同模型结构、优化算法和数据处理方法进行了归纳总结；最后，探讨了当前研究存在的不足，并展望了未来发展方向。

关键词：空气质量指数；灰色神经网络；预测；模型；综述

#1.1空气质量指数（AQI）空气质量指数（AirQualityIndex，AQI）是一种用于定量描述空气质量状况的无量纲指数，其数值越大表明空气污染程度越高。

AQI通常由几种主要污染物的浓度计算得出，包括细颗粒物（PM2.5）、可吸入颗粒物（PM10）、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、臭氧（O3）和一氧化碳（CO）等。

#1.2AQI评价标准我国环境保护部于2012年发布了《环境空气质量指数（AQI）技术规定》（HJ633—2012），规定了AQI的计算方法和分级标准。

根据AQI数值大小，将空气质量划分为六个等级，分别为优、良、轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染。

#1.3灰色神经网络灰色神经网络（GreyNeuralNetwork，GNN）是一种基于灰色系统理论的神经网络模型，它能够有效处理信息不完备、样本数量少、数据非线性等复杂系统问题。