摘要
大气污染物浓度预测对于环境监测、污染控制和人群健康至关重要。
小波神经网络作为一种结合了小波分析和神经网络优势的模型，在大气污染物浓度预测领域展现出巨大潜力。
本文首先介绍了大气污染物浓度预测的研究意义、现有预测方法，以及小波神经网络的优势。
其次，概述了小波分析和神经网络的基本原理，并回顾了小波神经网络在大气污染物浓度预测中的应用现状。
此外，还归纳了常用的模型优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，并分析了其在提升预测模型性能方面的应用。
最后，总结了现有研究的不足，并展望了未来的研究方向，包括模型的改进、多源数据的融合以及预测精度的进一步提升。
关键词：大气污染物；浓度预测；小波神经网络；优化算法；文献综述
近年来，随着工业化和城市化的快速发展，大气污染问题日益严峻，对生态环境和人类健康造成严重威胁。
大气污染物种类繁多，其中颗粒物(PM2.5、PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)等是主要的污染物。
准确预测大气污染物浓度对于环境监测、污染预警和制定有效的控制措施至关重要。
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