论文摘要
为建立准确高效的空气质量预报系统,建立以污染物、气象因素、污染物混合气象因素的三种预测因子模式,并将该三种预测因子模式作为支持向量机回归（Support vector machine regression, SVR）的输入变量进行PM10浓度的每日预测,寻找最优预测因子模式.并使用灰狼优化算法（Grey wolf optimization,GWO）对支持向量机回归模型进行优化,形成GWO-SVR模型.实验结果表明,污染物混合气象因素作为输入变量为最优预测因子模式,SVR和GWO-SVR模型测试集确定系数分别达到R2=0.79和R2=0.81,预测精度较高,经比较发现GWO-SVR模型预测性能较好。之后,依据风向条件对数据进行分类,使用较优的GWO-SVR进行PM10浓度预测,预测结果显示盛行西南风时,预测集评测指标为R=0.91、MSE=47.15,优于盛行东北风时的R=0.87、MSE=125.80和所有数据下的R=0.90、MSE=107.94。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 蔡春茂,何红弟
关键词: 气象因素,污染物,模型,分类预测
来源: 大气与环境光学学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 环境科学与资源利用
单位: 上海海事大学物流研究中心
基金: 国家自然科学基金,11672176~~
分类号: X513
页码: 191-200
总页数: 10
文件大小: 763K
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