摘要
基于自贡国家气象观测站2018-2022年的气象观测数据(包括气压、气温、相对湿度、降水量、风速)以及大气能见度数据,利用BP神经网络和支持向量机两种机器学习方法建立自贡地区大气能见度预测模型,并对预测模型性能与结果进行验证与评估。研究结果表明:基于BP神经网络算法建立的能见度预测模型,预测值与实测值的相关系数达0.74, 一致性指数为0.84,其预测效果优于支持向量机。研究证明,BP神经网络模型能够更为科学、合理地进行大气能见度的预测,对提高研究区域低能见度天气的预警预报能力、维护社会稳定具有重要的理论价值。
基金
高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室科技发展基金项目(项目编号:SCQXKJQN202207)
自贡市气象局2023年科学技术研究开发课题(基于多种机器学习算法的能见度预测模型建立)