技术特征：
技术总结
一种基于博弈神经网络的PM2.5浓度值预测方法，包括如下步骤：步骤1、原始数据采集，原始数据包括PM2.5浓度值历史数据、PM2.5浓度值指标历史数据和气象历史数据；步骤2、采用生成网络生成模拟数据；步骤3、采用判别网络判断模拟数据的真伪；步骤4、采用博弈神经网络预测PM2.5浓度值。本发明在对PM2.5浓度值历史数据、PM2.5浓度值相关指标历史数据和气象历史数据进行非线性相关分析之外，还引入一个生成网络将原始数据与噪声混合输出模拟数据，并将模拟数据送入判别网络进行判别，根据判别结果进行交次迭代与调整，针对小数据集，无需预设目标模型，可以准确描述PM2.5浓度值时间变化规律。
技术研发人员：付明磊;丁子昂;乐曹伟
受保护的技术使用者：浙江工业大学
技术研发日：2018.09.10
技术公布日：2019.02.22