《表1 样本数据：基于神经网络的邢台市空气质量预测模型构建研究》

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《基于神经网络的邢台市空气质量预测模型构建研究》

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对邢台市2017年1月到11月的空气污染源排放量数据、空气质量等级、日最高温度、日最低温度、风力数据进行收集，在训练神经网络前一般需对数据进行归一化，因为原始数据范围不同，如果用这些数据来训练，很容易导致网络的权重也有同样的数量级的差别，结果是网络会非常的“敏感”。本文用“mapminmax”函数对输入数据进行归一化处理，使其落入[0，1]区间，对输出数据空气质量等级进行二进制量化，例如空气质量等级“1”，用“001”表示；空气质量等级“2”，用“010”表示；空气质量等级“3”，用“011”表示；空气质量等级“4”，用“100”表示；空气质量等级“5”，用“101”表示；空气质量等级“6”，用“110”表示。原始样本数据输入及输出见表1: