第三題：（解題思路）

分析題目已知數據包括了各監測點逐小時污染物濃度和氣象一次預報數據 以及實測的污染物濃度和氣象數據等；這里就是利用實測數據對預報數據進行誤 差修正，既然是預測，那實測數據在未來肯定是無法得到的，所以思路就是通過 前期的預測數據和實測數據的差，找到相關的誤差修正規律即可；因此在這里推 薦的模型是神經網絡模型，具體是設置一個三層的網絡機構，輸入層數據是一次 預報的氣象條件，而標準輸出數據為真實污染物濃度與預測污染物濃度的差值， 這樣就建立了預測氣象條件與實際污染物濃度誤差之間的關系；在這里推薦使用 基于遺傳算法優化的神經網絡模型，相對于傳統的 人工神經網絡而言，其精度將 會更高。得到上述網絡關系后，若新得到一組一次預報氣象數據結合相關的誤差 變量進行二次修正即可。

總結

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