| BP神经网络模型在O3质量浓度预报中的应用 |
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| 引用本文： | 杜勤博,陈欢欢,李玥莹,吴晓燕,郑素帆,肖俊光.BP神经网络模型在O3质量浓度预报中的应用[J].广东气象,2019,41(3):29-32. |
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| 作者姓名： | 杜勤博 陈欢欢 李玥莹 吴晓燕 郑素帆 肖俊光 |
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| 作者单位： | 汕头市潮阳区气象局,广东汕头515100;南京信息工程大学,江苏南京210000;汕头市气象局,广东汕头,515041;汕头市潮阳区气象局,广东汕头,515100 |
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| 摘 要： | 采用BP神经网络和逐步线性回归两种模型,以2014—2017年汕头市金平环境监测子站的6种污染物质量浓度以及同期汕头市国家基准气象观测站37类地面气象观测数据为预报因子,对该站O3最大8h质量浓度进行预测。结果表明:两种预报模型在历史数据拟合效果上并不存在明显差异,总体上冬春季的模型拟合度高于夏秋季。在2017年7和12月2个独立样本的预报效果检验中,BP网络模型预报准确指数(d)分别比回归模型高10.4%和0.8%;BP网络模型预报级别准确率(TS)分别比回归模型高12.9%和3.3%。BP网络模型无论在预报精度还是预报稳定度上均明显优于回归模型。夏秋季降水因子的影响常导致BP模型预报值出现正误差,冬春季冷空气南下的影响常导致BP模型预报出现负误差。
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| 关 键 词： | 环境气象 BP神经网络 O3质量浓度预测 逐步线性回归 气象条件 汕头市 |
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