应用SVM的PM2.5未来一小时浓度动态预报模型
本文关键词:应用SVM的PM2.5未来一小时浓度动态预报模型,由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】:目前现有的PM2.5模式预报值偏离实况观测值较大。针对上述问题,从上海浦东气象局获得2012年11月~2013年11月的PM2.5实况观测浓度、PM2.5模式预报(WRF-CHEM)浓度和主要气象影响因子的模式预报数据资料,在PM2.5模式预报数据的基础上,加入另外5个主要气象影响因子的模式预报数据,应用支持向量机(SVM)建立动态预报模型,提高PM2.5未来一小时浓度预报的精度,并且与径向基神经网络(RBFNN)、多元线性回归法(MLR)、WRF-CHEM作对比。实验结果表明:该算法较大提高了PM2.5未来一小时浓度预报的精度,预报精度优于RBFNN、MLR和WRF-CHEM,并且对PM2.5浓度变化剧烈的情况具有较好地预报能力。
【作者单位】: 浙江师范大学数理与信息工程学院;上海市浦东新区气象局;
【关键词】: PM. 浓度预报 支持向量机 动态模型
【基金】:国家自然科学基金(41575046) 浙江省科技厅公益性技术应用研究计划(2016C33010) 浙江省金华市科技计划(2014-3-028)
【分类号】:X513
【正文快照】: 0引言造成霾天气的主要成因是PM2.5,由于PM2.5颗粒直径≤2.5μm的细颗粒物,可直接通过呼吸道进入肺部,诱发肺部疾病。目前关于PM2.5的研究国内才刚刚起步,因为观测数据资料缺乏,所以对于PM2.5浓度的预报手段还很粗糙,实际预报效果不尽人意,因此PM2.5浓度的准确预报有着重要的
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