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模糊识别理论模型在城市大气污染预测中的应用 被引量：3
1
作者 张永山 郑水红 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2005年第B03期139-141,共3页
关键词 大气污染预测 模糊识别理论模型 大气环流 环流特征月值 预报因子 空气污染
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小波分析及支持向量机应用于大气污染预测 被引量：4
2
作者 陈柳 吴冬梅 陈俏 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2010年第6期726-730,共5页
针对大气污染物浓度时间序列有一定的年变化趋势,提出了大气污染物浓度的小波分析及支持向量机时间序列预测模型。应用小波分解和重构对大气污染物浓度进行年变化趋势分析,在此基础上将大气污染物浓度序列划分为若干时段。各时段分别独... 针对大气污染物浓度时间序列有一定的年变化趋势,提出了大气污染物浓度的小波分析及支持向量机时间序列预测模型。应用小波分解和重构对大气污染物浓度进行年变化趋势分析,在此基础上将大气污染物浓度序列划分为若干时段。各时段分别独立应用支持向量机进行大气污染物浓度预测,各时段均使用ν-支持向量回归机(ν-SVR)算法和径向基函数。预测结果表明,所提出的预测方法应用于大气污染物浓度时间序列预测有较高的预测精度和良好的推广能力,而且明显优于一般的支持向量机模型。 展开更多
关键词 小波分解和重构 支持向量机 大气污染预测 时间序列
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基于小波与径向基函数的大气污染预测研究
3
作者 曹安照 田丽 +1 位作者 蔡昌凤 张书贵 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期1411-1413,共3页
提出了一种实用于大气污染物的小波分析和RBF(RadialBasisFunction)神经网络相结合的预测方法,对污染物TSP(TotalSuspendedParticles)进行预测,得到与观测值相符的结果。应用小波分析进行检测,消除了预测数据中奇异点所包含的奇异信号... 提出了一种实用于大气污染物的小波分析和RBF(RadialBasisFunction)神经网络相结合的预测方法,对污染物TSP(TotalSuspendedParticles)进行预测,得到与观测值相符的结果。应用小波分析进行检测,消除了预测数据中奇异点所包含的奇异信号。在此基础上应用RBF神经网络进行预测,研究结果表明,小波分析的利用提高了预测精度,验证了该方法简便、快捷,具有较强的实用性,为环境管理部门宏观调控提供了理论基础。 展开更多
关键词 TSP 小波 径向基函数 组合预测模型 大气污染预测
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基于小波分解和SVM的城市大气污染浓度预测 被引量：7
4
作者 陈伟 吴介军 段渭军 《现代电子技术》 2011年第13期145-148,共4页
使用一种结合小波分解和支持向量机的方法建立城市大气污染物浓度预测模型。首先将大气污染物浓度数据序列小波分解和重构为不同频段的分解序列,然后对各分解序列使用不同的模型进行预测,最后将各分解序列的预测结果合成为浓度的最终预... 使用一种结合小波分解和支持向量机的方法建立城市大气污染物浓度预测模型。首先将大气污染物浓度数据序列小波分解和重构为不同频段的分解序列,然后对各分解序列使用不同的模型进行预测,最后将各分解序列的预测结果合成为浓度的最终预测结果。实验结果表明,该模型的预测精度优于RBF神经网络模型及一般支持向量机模型。 展开更多
关键词 小波分解 支持向量机 神经网络 大气污染预测
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小波支持向量机在大气污染物浓度预测中的应用 被引量：6
5
作者 陈柳 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2010年第9期53-56,70,共5页
用小波分解重构和支持向量机相结合的方法,建立大气污染物浓度预测模型。通过小波分解,将大气污染物浓度序列分解为不同频段的小波系数序列,再对各层的小波系数序列重构到原尺度上。利用相关分析的方法构建出低频小波系数a3和中频小波系... 用小波分解重构和支持向量机相结合的方法,建立大气污染物浓度预测模型。通过小波分解,将大气污染物浓度序列分解为不同频段的小波系数序列,再对各层的小波系数序列重构到原尺度上。利用相关分析的方法构建出低频小波系数a3和中频小波系数d3的支持向量机模型输入因子为前一天小波系数a3和7个气象因子;高频小波系数d2和d1以前三日的小波系数为输入因子,然后对各小波系数序列采用相应的支持向量机模型进行预测,各小波系数均使用ν-支持向量回归机(ν-SVR)算法和径向基函数,最后通过小波重构合成大气污染物浓度序列的最终预测结果。通过对大气SO2浓度预测实例证明,该大气污染物浓度预测模型具有推广能力较强、预测精度较高、训练速度快、便于建模等优点,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 小波分解重构 相关分析 支持向量机 大气污染预测
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小波网络在大气污染物浓度预测中的应用 被引量：1
6
作者 陈柳 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期42-43,52,共3页
提出一种“分解-重构-预测”小波网络的大气污染物浓度的预测方法。通过小波分解,把浓度序列分解为不同频段的小波系数序列,再对各层的小波系数子序列重构到原尺度上,然后对小波系数序列采用相匹配的BP神经网络模型进行预测,最后合成浓... 提出一种“分解-重构-预测”小波网络的大气污染物浓度的预测方法。通过小波分解,把浓度序列分解为不同频段的小波系数序列,再对各层的小波系数子序列重构到原尺度上,然后对小波系数序列采用相匹配的BP神经网络模型进行预测,最后合成浓度序列的最终预测结果。经对二氧化硫浓度预测证明,该方法预测模型推广能力强,预测精度高。 展开更多
关键词 小波分析 BP神经网络 大气污染预测
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基于人工神经网络算法的大气污染统计预测模型研究进展 被引量：14
7
作者 屈坤 王雪松 张远航 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期369-375,共7页
人工神经网络算法(ANNs)能够对影响大气污染物各变量间的非线性关系进行较好描述,因而在空气质量预测、重污染预警工作中得到了广泛的应用。随着算法结构的不断发展,基于ANNs的大气污染统计预测模型在其预测精准性上得以显著提升。对近... 人工神经网络算法(ANNs)能够对影响大气污染物各变量间的非线性关系进行较好描述,因而在空气质量预测、重污染预警工作中得到了广泛的应用。随着算法结构的不断发展,基于ANNs的大气污染统计预测模型在其预测精准性上得以显著提升。对近年来的相关研究成果进行归纳,从变量的选取与预处理、算法结构的调整与优化等方面总结提升模型预测性能的主要方法,最终形成构建基于ANNs的大气污染统计预测模型的方法体系。 展开更多
关键词 人工神经网络算法 大气污染统计预测 模型模型优化
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基于后向气团轨迹的大气污染特征时序混合模型研究 被引量：4
8
作者 许睿 刘相阳 +2 位作者 文益民 沈世铭 李建 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1041-1049,共9页
由于大气污染监测数据量大且具备长时序特征,深度学习领域已将其作为一种标准数据集使用.针对现有大气污染预测方法未能结合大气传输的物理机理和有效考虑污染物传输的时空特征等问题,提出一种基于多模型混合的特征与时序污染物预测模型... 由于大气污染监测数据量大且具备长时序特征,深度学习领域已将其作为一种标准数据集使用.针对现有大气污染预测方法未能结合大气传输的物理机理和有效考虑污染物传输的时空特征等问题,提出一种基于多模型混合的特征与时序污染物预测模型,利用HYSPLIT(Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory)计算后向气团运动轨迹,引入VGG(Visual Geometry Group)模型提取气团轨迹线的变化特征;将其与污染物和气象时序数据结合,输入LSTM(Long Short-Term Memory)模型,预测研究区域内的目标污染物浓度,以评估研究区域的空气质量状况.以桂林市61个空气质量监测站点的污染物和相关气象在线监测数据为基础,对模型性能进行了评估,将实验结果与几种先进的方法进行了比较.结果表明,提出的H-VGG-LSTM(HYSPLIT-VGG-LSTM)模型有效提高了大气污染物的预测准确度,其预测结果的RMSE(Root Mean Squared Error),MAE(Mean Absolute Error)和SMAPE(Symmetric Mean Absolute Percentage Error)分别为0.202,1.198和1.97%,预测性能和其他先进模型相比有明显的提升.证明该模型对复杂气象条件下的污染物预测更准确,并具有较好的泛化性能. 展开更多
关键词 大气污染预测 PM_(2.5) 后向轨迹模拟 卷积神经网络 LSTM
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CALINE4模式在广州市街东高速公路机动车尾气污染预测评价中的应用 被引量：8
9
作者 尹翠琴 金腊华 《暨南大学学报（自然科学与医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第3期276-280,285,共6页
高速公路机动车尾气污染预测尚缺乏科学合理的预测模式.根据华南地区气候特征,本研究选用CA-LINE4模型,对广州市街东高速公路一期工程(即街口至良口段)营运期间机动车尾气排放的污染物浓度进行了预测计算.预测结果符合高速公路机动车尾... 高速公路机动车尾气污染预测尚缺乏科学合理的预测模式.根据华南地区气候特征,本研究选用CA-LINE4模型,对广州市街东高速公路一期工程(即街口至良口段)营运期间机动车尾气排放的污染物浓度进行了预测计算.预测结果符合高速公路机动车尾气污染物传输扩散的总体趋势,表明CALINE4模式应用于高速公路环评是可行的. 展开更多
关键词 CALINE4模式 高速公路 大气污染预测
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大气自净能力指数的气候特征与应用研究 被引量：65
10
作者 朱蓉 张存杰 梅梅 《中国环境科学》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2018年第10期3601-3610,共10页
为了定量地评估污染气象条件对空气污染的作用并实现对空气污染潜势的预报,本文在城市大气污染数值预报系统(CAPPS)预报原理的基础上,定义了大气自净能力指数,并分别给出了采用气象站观测资料和通过数值模拟计算大气自净能力指数的方法... 为了定量地评估污染气象条件对空气污染的作用并实现对空气污染潜势的预报,本文在城市大气污染数值预报系统(CAPPS)预报原理的基础上,定义了大气自净能力指数,并分别给出了采用气象站观测资料和通过数值模拟计算大气自净能力指数的方法.基于气象站观测资料的全国大气自净能力指数分析计算表明,全国大气自净能力最差的地区分布在四川盆地和新疆塔里木盆地,大气自净能力最强的地区分布在青藏高原、蒙古高原、云贵高原、以及东北平原和三江平原、山东半岛和海南岛;1961～2017年,京津冀、长三角和珠三角地区的大气自净能力指数呈下降的变化趋势,全年低自净能力日数呈上升的变化趋势.采用大气自净能力指数评估2014年北京APEC会议期间大气污染防控效果,表明在11月8～10日极端不利扩散气象条件发生时,减排措施使北京市空气质量AQI平均降低77%,使京津冀平原地区11个城市的空气质量AQI平均降低37%.基于国家气候中心月动力延伸气候预测模式(DERF2.0)的预报产品和中尺度模式(WRF),建立了可以预测全国未来40d逐日大气自净能力指数的延伸期-月尺度大气污染潜势预测系统,回报实验表明,在大多数情况下可以提前15d预报出大气重污染过程;月尺度的大气重污染过程预报效果更大程度上取决于月动力延伸气候预测模式(DERF2.0)的预报准确率. 展开更多
关键词 污染气象条件 大气自净能力指数 大气污染防控效果评估 延伸期-月尺度大气污染潜势预测
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