利用AO-SVR模型预测PM_2.5浓度     

孟春阳  谢劭峰  魏朋志  唐友兵  张亚博  熊思 《大地测量与地球动力学》2023,(3):269-274

针对支持向量回归(support vector regression, SVR)模型无法主动选取最优参数和核函数等问题,采用天鹰算法(aquila optimizer, AO)对其进行优化,构建天鹰算法优化支持向量回归模型(AO-SVR)。分别构建AO-SVR、SVR、灰狼算法优化支持向量回归(GWO-SVR)、鲸鱼算法优化支持向量回归(WOA-SVR)4种模型,使用2020-01-01～30拉萨、乌鲁木齐、长春、武汉、上海5市的大气污染物、气象因素以及天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay, ZTD)的小时数据,分别预测5市2020-01-31的PM_2.5浓度变化。结果表明,AO-SVR模型的适用性更好,其中,上海的预测值最贴近实际观测值。  相似文献   

PSO-BP神经网络大气加权平均温度模型构建     

曾印  谢劭峰  孟春阳  张继洪  廖发圣 《测绘科学》2023,(5):113-119

针对现有T_m模型建模方法多为基于最小二乘线性回归方法以致于模型精度有待提高的问题，该文以中国西北地区2015—2017年的24个探空站的探空数据作为实验数据，在中国西北地区使用粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)回归方法建立大气加权平均温度(T_m)模型：将地表温度、水气压、纬度、高程和时间变化等影响因素作为模型输入因子，将数值积分法所计算得到的T_m作为学习目标，利用神经网络模型进行迭代训练得到中国西北地区的T_m。以2018年探空站T_m数据为参考值，对PSO-BP模型精度进行验证，并与Bevis模型、GPT3模型和中国西部地区T_m模型进行比较。结果表明，PSO-BP模型的年均RMSE和年均bias分别为2.71 K和0.35 K,相比Bevis模型、GPT3模型和中国西部地区T_m模型年均RMSE分别降低了1.36 K(33.4%)、1.81 K(39.5%)和1.78 K(39.1%),年均bias分别下降了0.70 K(87.7%)...  相似文献