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南京地区霾预报方法试验研究
引用本文:毛宇清,孙燕,姜爱军,陈曲,沈澄.南京地区霾预报方法试验研究[J].气候与环境研究,2011,16(3):273-279.
作者姓名:毛宇清  孙燕  姜爱军  陈曲  沈澄
作者单位:1. 南京市气象局,南京,210009
2. 江苏省气象台,南京,210008
3. 南京市气象局,南京210009;南京信息工程大学大气科学学院,南京210044
基金项目:南京市科技计划项目201001070,南京市气象业务技术团队建设项目NJ201003,南京社会发展项目200701100
摘    要:支持向量机(SVM)方法是基于统计学理论的一种新的机器学习方法,对解决小样本条件下的非线性问题非常有效.利用2004~2007年南京站的逐日常规观测资料以及同期南京市环境质量监测点的逐日污染物浓度资料,使用SVM分类和回归方法分别建立了南京地区霾日分类预报模型和有霾日14时(北京时间,下同)能见度预报模型.预报试验结果...

关 键 词:  支持向量机  回归分析和预测

An Experimental Study of Haze Prediction Method in Nanjing
MAO Yuqing,SUN Yan,JIANG Aijun,CHEN Qu and SHEN Cheng.An Experimental Study of Haze Prediction Method in Nanjing[J].Climatic and Environmental Research,2011,16(3):273-279.
Authors:MAO Yuqing  SUN Yan  JIANG Aijun  CHEN Qu and SHEN Cheng
Institution:MAO Yuqing1,SUN Yan2,JIANG Aijun1,3,CHEN Qu1,and SHEN Cheng11 Nanjing Meteorological Bureau,Nanjing 2100092 Jiangsu Meteorological Observatory,Nanjing 2100083 College of Atmospheric Sciences,Nanjing University of Information Science and Technology,Nanjing 210044
Abstract:The Support Vector Machine(SVM)is a new machine learning method based on the statistical learning theory and it is very useful to solve non-linear problems of short time series.Based on the daily observations obtained from the Nanjing meteorological station and the daily measured contamination data obtained from the Nanjing environmental quality monitoring station from 2004 to 2007,prediction models of haze-day classification and visibility at 1400 LST in haze days in Nanjing are built by the SVM method.The...
Keywords:haze  support vector machine  regression analysis and forecast  
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