原文传递
支持向量机回归在臭氧预报中的应用
| 题名： | 支持向量机回归在臭氧预报中的应用 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 苏筱倩 安俊琳 于兴娜 |
| 作者单位： | 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,中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室,南京210044 |
| 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小时滑动平均 |
| 摘要： | 采用南京工业区2016 年5 月20 日~8 月15 日这一高臭氧(O3)期的O3、O3 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O3 的小时值、日最大值和最大8小时滑动平均值.结果表明,O3 小时值预报的相关系数(R2)为0.91,均方误差(MSE)、平均绝对差值(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)分别为0.05×10-1、3.73 和27.54,O3 前期浓度、紫外B 波段辐射(UVB)和预报时刻前一小时的NO、NO2、氮氧化物(NOx)浓度是关键因子.对于O3 日最大值和最大8 小时滑动平均值,预报值与观测值间的浓度差分别不超过15×10-9 和10×10-9,晴天的预报结果好于降水日,影响两者预报的重要因子是相对湿度和烷烃. |
| 会议日期： | 20181016 |
| 会议举办地点： | 上海 |
| 会议名称： | 2018年全国VOCs治理与监测高峰论坛 |
| 出版日期： | 2018-10-16 |
| 母体文献： | 2018年全国VOCs治理与监测高峰论坛论文集 |
| 分类号： | TP3 TP2 |
检索历史
应用推荐
