随着工业化和城市化的快速发展，空气质量问题日益受到关注。作为衡量空气污染程度的重要指标之一，PM(2.5)的浓度变化对人类健康和生态环境具有深远影响。本文以松江区为研究对象，利用小波神经网络（Wavelet Neural Network, WNN）技术，构建了一种高效的PM(2.5)浓度预测模型。通过分析历史监测数据，探讨了不同气象条件及时间序列特征对PM(2.5)浓度的影响，并验证了所提模型的有效性和准确性。
关键词：小波神经网络；PM(2.5)；浓度预测；松江区；环境监测
1 引言
近年来，由于化石燃料燃烧、工业排放以及机动车尾气等原因，全球范围内大气污染物浓度持续上升。其中，PM(2.5)，即直径小于或等于2.5微米的颗粒物，因其能够深入人体肺部甚至血液系统而成为主要关注点。上海市作为中国东部沿海经济发达地区之一，其下辖各区均面临不同程度的空气污染挑战。松江区位于上海西南部，是重要的制造业基地与物流枢纽，因此对其区域内PM(2.5)浓度进行科学合理的预测显得尤为重要。
2 方法论
本研究采用小波神经网络方法来建立PM(2.5)浓度预测模型。首先收集并预处理了2018年至2023年间松江区环境监测站提供的每日平均PM(2.5)浓度数据及相关气象参数如温度、湿度、风速等。接着使用MATLAB软件平台实现WNN算法，并通过交叉验证确定最佳网络结构。最后将训练好的模型应用于实际测试集，评估其预测性能。
3 结果与讨论
实验结果显示，在考虑多种外部因素的情况下，基于小波神经网络的方法能够较好地捕捉到PM(2.5)浓度的变化规律。特别是在短期内（如未来7天内），该模型展现出较高的预测精度，平均绝对误差低于5%，相对误差控制在10%以内。此外，通过对敏感性分析发现，湿度水平对PM(2.5)浓度有显著影响，而温度则呈现负相关关系。
4 结论
综上所述，本文提出的小波神经网络模型为松江区乃至更大范围内的PM(2.5)浓度预测提供了一个可行方案。然而值得注意的是，尽管取得了良好效果，但仍然存在一些局限性需要进一步改进，比如如何更有效地整合更多类型的数据源以提高长期预测能力等。
参考文献略
请注意，以上内容仅为示例性质，并未包含具体数值结果或详细图表展示。实际撰写论文时还需结合实际情况补充完整信息并严格遵守学术规范。
