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支持向量机回归在臭氧预报中的应用
被引量：
15
1
作者
苏筱倩
安俊琳
+3 位作者
张玉欣
梁静舒
刘静达
王鑫
《环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期1697-1704,共8页
采用南京工业区2016年5月20日～8月15日这一高臭氧(O_3)期的O_3、O_3前体物和常规气象资料数据,利用支持向量机回归(SVMr)方法分别预报O_3的小时值、日最大值和最大8 h滑动平均值.结果表明,O_3小时值预报的相关系数(R^2)为0. 84,平均绝...
采用南京工业区2016年5月20日～8月15日这一高臭氧(O_3)期的O_3、O_3前体物和常规气象资料数据,利用支持向量机回归(SVMr)方法分别预报O_3的小时值、日最大值和最大8 h滑动平均值.结果表明,O_3小时值预报的相关系数(R^2)为0. 84,平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)分别为3. 44×10-9和24. 48,O_3前期浓度、紫外B波段辐射(UVB)和NO_2浓度是关键因子. O_3日最大值预报的主要因子是NO_x在07:00的浓度和UVB.预报O_38 h时UVB和气温起重要作用.加入前体物项能够使O_3的预报精度提升10%～28%.与多元线性回归方法相比,SVMr对O_3浓度的预报有明显优势.
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关键词
支持向量机回归
臭氧
预报
臭氧
小时
值
臭氧
日最大
值
臭氧
日最大8
h滑动平均
原文传递
题名
支持向量机回归在臭氧预报中的应用
被引量：
15
1
作者
苏筱倩
安俊琳
张玉欣
梁静舒
刘静达
王鑫
机构
南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室气候与环境变化国际合作联合实验室气象灾害预报预警与评估协同创新中心
青海省人工影响天气办公室
中国气象局气象探测中心
出处
《环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期1697-1704,共8页
基金
国家自然科学基金项目(91544229)
国家重点研发计划项目(2016YFC0202400)
江苏省高校"青蓝工程"项目
文摘
采用南京工业区2016年5月20日～8月15日这一高臭氧(O_3)期的O_3、O_3前体物和常规气象资料数据,利用支持向量机回归(SVMr)方法分别预报O_3的小时值、日最大值和最大8 h滑动平均值.结果表明,O_3小时值预报的相关系数(R^2)为0. 84,平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)分别为3. 44×10-9和24. 48,O_3前期浓度、紫外B波段辐射(UVB)和NO_2浓度是关键因子. O_3日最大值预报的主要因子是NO_x在07:00的浓度和UVB.预报O_38 h时UVB和气温起重要作用.加入前体物项能够使O_3的预报精度提升10%～28%.与多元线性回归方法相比,SVMr对O_3浓度的预报有明显优势.
关键词
支持向量机回归
臭氧
预报
臭氧
小时
值
臭氧
日最大
值
臭氧
日最大8
h滑动平均
Keywords
support vector machine regression(SVMr)
O3 prediction
hourly O3 concentrations
daily maximum O3 concentrations
maximum 8 h moving average O3 concentrations
分类号
X515 [环境科学与工程—环境工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
支持向量机回归在臭氧预报中的应用
苏筱倩
安俊琳
张玉欣
梁静舒
刘静达
王鑫
《环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
15
原文传递
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参考文献
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