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秦皇岛市空气质量特征分析及其预测模型
被引量:
1
1
作者
董丽沙
范金圆
+4 位作者
吕金凤
孔亮
张步英
杨晓静
李洋洋
《河北科技师范学院学报》
CAS
2020年第4期40-47,共8页
以秦皇岛市为研究对象,对其2015~2019年空气质量的变化特征进行分析,得出秦皇岛市空气质量的特征和变化趋势,并建立了秦皇岛市空气质量指数的预测模型。分别采用2种预测方案,并在每种方案中选用不同的预测模型:方案1,基于AQI时间序列的...
以秦皇岛市为研究对象,对其2015~2019年空气质量的变化特征进行分析,得出秦皇岛市空气质量的特征和变化趋势,并建立了秦皇岛市空气质量指数的预测模型。分别采用2种预测方案,并在每种方案中选用不同的预测模型:方案1,基于AQI时间序列的乘积季节模型;方案2,基于气象因子的BP神经网络AQI预测模型。通过对比不同模型的预测及结果,得到2个模型中最适合秦皇岛市空气质量指数的预测模型为乘积季节模型。
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关键词
空气质量
变化趋势
乘积季节模型
BP神经网络模型
秦皇岛市
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职称材料
题名
秦皇岛市空气质量特征分析及其预测模型
被引量:
1
1
作者
董丽沙
范金圆
吕金凤
孔亮
张步英
杨晓静
李洋洋
机构
河北科技师范学院数学与信息科技学院
中冶沈勘秦皇岛工程设计研究院总院有限公司
出处
《河北科技师范学院学报》
CAS
2020年第4期40-47,共8页
文摘
以秦皇岛市为研究对象,对其2015~2019年空气质量的变化特征进行分析,得出秦皇岛市空气质量的特征和变化趋势,并建立了秦皇岛市空气质量指数的预测模型。分别采用2种预测方案,并在每种方案中选用不同的预测模型:方案1,基于AQI时间序列的乘积季节模型;方案2,基于气象因子的BP神经网络AQI预测模型。通过对比不同模型的预测及结果,得到2个模型中最适合秦皇岛市空气质量指数的预测模型为乘积季节模型。
关键词
空气质量
变化趋势
乘积季节模型
BP神经网络模型
秦皇岛市
Keywords
Air quality
change trend
product season model
BP neural network
Qinhuangdao city
分类号
X821.222.23 [环境科学与工程—环境工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
秦皇岛市空气质量特征分析及其预测模型
董丽沙
范金圆
吕金凤
孔亮
张步英
杨晓静
李洋洋
《河北科技师范学院学报》
CAS
2020
1
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