bp神经网络的结果怎么分析

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C问后面总共使用了五套模型进行了成功求解。代码:https://docs.qq.com/doc/DYnlmSmFqR3R5TGRI,求解思路如下:,第一问:使用MATLAB进行数据处理和分析,需要注意数据的质量和可靠性,如缺失值处理、异常值处理等,以确保分析结果的准确性和可靠性。通过计算各变量之间的皮尔逊相关系数,通过系数大小和显著性检验等方法进行分析变量影响程度,并将分析结果可视化。第二问:为了构建PM2.5浓度多步预测模型,使用时间序列分析和机器学习方法。在使用机器学习方法时,可选模型比如支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)、BP神经网络。这里我采用LSTM长短期时间序列神经网络进行预测。第三问:与第二问同理,使用LSTM长短期神经网络实现AQI多步预测模型,预测附件3所给定时间的AQI值,并根据AQI值判断每天的空气质量预警等级。

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