摘要：首次将神经网络应用于实测大气污染物浓度的预报。结果表明，预报值与观测值符合得较好，由于人工神经网络具有逼近精度高、学习速度快、对资料长度要求不高等优点，因而在非线性时间序列的预报中显示出了独特的优越性，并将会在大气环境和气候预报中得到越来越多的应用。

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