论文摘要
详细阐述了基于相关性较好的初始样本的BP神经网络空气质量预报模型的建立过程。以石家庄和邢台为例,将相邻两日污染物浓度差值作为预报量,利用前一日污染物浓度和当日气象要素日均值为预报因子,两者结合起来进行空气质量预报,并以冬季空气质量模型为例,对空气质量等级预报准确率进行检验。结果表明,石家庄和邢台SO2和O3的等级预报准确率为90%以上,PM2.5、PM10的等级预报准确率均为80%以上,首要污染物预报准确率均为80%以上。总体上,石家庄的空气质量等级预报准确率好于邢台。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张珺,王式功,杜亮亮,王娜
关键词: 河北中南部,空气污染,神经网络,空气质量预报
来源: 江西农业学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 环境科学与资源利用,自动化技术
单位: 兰州大学大气科学系,河北省邯郸市气象局,河北省保定市气象局,遵义院士工作中心气候环境与医疗康养重点实验室
基金: 河北省科技计划项目“邯郸市重污染天气预报预警研究”,河北省气象局气象科研项目“河北中南部重污染天气气象条件及其预报研究”
分类号: X51;TP183
DOI: 10.19386/j.cnki.jxnyxb.2019.05.17
页码: 96-102
总页数: 7
文件大小: 2065K
下载量: 195
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