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长春市空气污染潜势预报的统计模型研究 被引量:7
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作者 刘实 王宁 +3 位作者 朱其文 王新国 胡中明 陈长胜 《气象》 CSCD 北大核心 2002年第1期8-12,共5页
通过分析TSP污染指数与气象条件的关系 ,特别是一些非线性关系 ,建立了长春市空气污染潜势预报统计模型 ,借助T1 0 6及日本数值预报产品进行试报 。
关键词 空气污染潜势预报 长春市 统计模型 非线性 气象条件 总悬浮颗粒物 数值预报
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基于机器学习方法的臭氧和PM_(2.5)污染潜势预报模型--以成都市为例 被引量:21
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作者 王馨陆 黄冉 +5 位作者 张雯娴 吕宝磊 杜云松 张巍 李波兰 胡泳涛 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期938-950,共13页
以成都市为例,以多项可能影响污染物时空分布的变量为潜在预报因子,筛选关键入模因子,利用2016—2018年数据为训练集,采用多元线性回归、BP神经网络和随机森林算法,建立成都市夏季(4—8月)臭氧及冬季(11—2月)PM_(2.5)污染潜势模型,并利... 以成都市为例,以多项可能影响污染物时空分布的变量为潜在预报因子,筛选关键入模因子,利用2016—2018年数据为训练集,采用多元线性回归、BP神经网络和随机森林算法,建立成都市夏季(4—8月)臭氧及冬季(11—2月)PM_(2.5)污染潜势模型,并利用2019年数据对模型的中长期污染潜势浓度的预报性能进行评估。结果表明,建立的多元线性回归、BP神经网络和随机森林模型对成都市臭氧及PM_(2.5)的短期(1~3天)污染潜势都具有良好的预报效果,对7~15天的中长期潜势预报表现稳定。其中,多元线性回归模型和随机森林模型分别对臭氧和PM_(2.5)表现出相对最佳的预报性能。 展开更多
关键词 多元线性回归 BP神经网络 随机森林 中长期潜势预报
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