زمینه و هدف:. راهکارهای متعددی برای کنترل آلودگی هوا وجود دارد که یکی از آن‌ها پیش بینی میزان آن است. هدف از این تحقیق ارایه یک مدل شبکه عصبی مصنوعی با ساختار چندلایه، برای آلاینده CO در شهر تهران برای پیش بینی 24ساعت آینده آن می باشد. روش بررسی: از مشخصه های سرعت باد، جهت باد، دما، رطوبت نسبی و فشار هوا به عنوان داده های هواشناسی و از غلظت منوکسیدکربن به عنوان پارامتر آلودگی هوا به منظور پیش بینی مقدار آلایندهCO در روز آتی (24 ساعت آینده) استفاده شد. جهت حذف نویز داده ها، در مرحله پیش پردازش داده ها، از دو روش تبدیل موجک و تعیین حد آستانه به کمک توزیع نرمال استفاده گردید. یافته‌ها: نتایج حاصل از شاخص های آماری ضریب همبستگی، شاخص توافق، دقت پیش بینی و جذر میانگین مربعات خطا برای مدل1 با داده های تکراری به ترتیب 9012/0، 915/0، 848/0 و 1012/0 و برای مدل2 با داده های تکراری به ترتیب9572/0، 978/0، 963/0 و 0385/0 می باشد. نتیجه گیری: نتایج حاصل نشان می دهد توافق خوبی بین داده های اصلی و داده های پیش بینی شده توسط مدل ها وجود دارد و مدل های ارایه شده در پیش بینی آلودگی هوا از قابلیت بالایی برخوردارند. Manuscript profile