3种机器学习方法对空气污染预报效果的对比

以中国西北5个省会城市为研究区域,利用2015年1月1日-2020年7月21日空气质量监测资料与气象数据构建基于多元逐步回归(MSR)、随机森林(RF)与支持向量机(SVM)的空气污染预报模型,以平均绝对误差、均方根误差及拟合度指数I_(A)为评判指标,对模型的模拟精度进行对比分析.结果表明,针对5个城市构建空气污染预报模型时,RF重要性评估法比Spearman相关系数法更适用于筛选预报因子.MSR、RF与SVM模型的预报性能由强至弱依次为MSR>RF>SVM.3种模型预报结果均I_(A)>0.8,预报值与实际观测值之间的相关程度较高.

神经网络在空气污染预报中的研究进展

空气污染预报是一项复杂的系统工程,是当今环境科学研究的热点,国内外已有将神经网络法应用于大气污染预报的研究。人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN),是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。本论文旨在综述神经网络在空气污染预报中的研究进展,探讨其在空气污染预报领域的未来展望。

人工神经网络在空气污染预报中的研究进展

人工神经网络是20世纪80年代迅速兴起的一门非线性科学,特别适用于对具有多因素性、不确定性、随机性、非线性等特点的对象进行研究,而空气污染预报正是这样的一类问题。简单介绍了人工神经网络的基本概念,详细地回顾了国内外人工神经网络在空气污染预报领域的研究应用情况,最后讨论了人工神经网络在空气污染预报领域中的研究方向和发展趋势。

天津市空气污染预报方法

文章叙述了空气污染预报几种理论和方法 ,特别详细介绍了天津市空气质量预报方法及其应用效果。

兰州城区空气污染预报的动力统计模型

从空气污染扩散方程出发 ,经过简化推导 ,得出污染预报动力统计模型的数学形式 .在模型中既考虑了气象条件的作用 ,又考虑了污染排放量和起报日的污染浓度 ,与以往的空气污染预报统计模型相比 ,所依据的物理基础更可信一些 .利用兰州城区 1988～ 1992年 3种主要空气污染物 SO2 ,CO,NOx 浓度资料和同期兰州气象站的地面气象要素、低空气象参数及天气图 ,通过逐步回归 ,确定了主要污染物 SO2 ,CO,NOx 浓度 2 4 h变率的预报方程 .拟合与试报表明 ,本方案在预报技巧上有一定的提高 ,技巧得分可达 0 .0 5～ 0 .89.

人工神经网络在苏州空气污染预报中的应用

人工神经网络在预测预报领域的应用越来越广泛。简单介绍了BP神经网络的基本原理,较详细地回顾了国内BP神经网络在空气污染预报领域的研究应用情况,并建立了苏州市区SO2浓度预报的BP神经网络,预报结果表明:该模型具有简便、快速、准确的优点,可推广用于其它空气污染物的预报。

北京空气污染预报业务系统

介绍了空气污染预报业务流程 ,详细介绍了根据这个业务流程所开发的北京市气象局空气污染预报业务软件系统。

基于关键气象因子和天气类型的广州空气污染预报方法应用

以广州市环境监测站2007年1月—2009年12月监测的空气污染指数(API)以及SO2、NO2、PM10等污染物为研究对象,探讨了广州市空气污染的变化规律;并分析它们与常规观测的地面气象资料之间的关系;建立了API指数以及SO2、NO2、PM10等污染物的预报方程;为了弥补单纯基于数学模型预报的不足,分析和确定了造成广州严重空气污染的典型天气类型和相关指标,以便在具体的业务预报中可以根据天气形势和相关指标做进一步的订正;该预报方法于2010年10月起应用于广州市环境监测中心站,作为2010年16届亚运会广州空气质量预报预警服务的重要工具之一,运行服务效果良好.

可用于城市空气污染预报的嵌套气象模式系统

基于区域大气模拟系统 ,采用网格嵌套方法 ,发展了由区域尺度气象模式 (R αM )和城市尺度气象模式 (C βM )组成的嵌套模式预报系统 ,为空气污染预报提供必需的气象要素场。共进行了 5组预报实验 ,并分别与对应区域和城市尺度的两类静力平衡预报模式 :Eta模式 (区域尺度 )和M βM (城市尺度 )的预报结果进行了比较研究。结果表明 ,R αM和C βM预报结果更能准确合理地反映天气系统的实际变化规律 ,其预报效果明显好于Eta模式和M βM。

北京市空气污染预报业务显示服务系统

介绍北京市空气污染预报业务显示服务系统。该系统包括资料处理、动力统计预报、数值预报等模式计算及资料采集、处理、模式运行 ,预报显示、结果分发、资料查询、效果检验等多种功能。系统采用菜单技术 ,VB5 0编程 ,能正确运行各模式 ,完成所需功能。具有界面友好、可操作性强、功能丰富、简洁、易用、快捷、直观的特点。

神经网络在空气污染预报中的应用研究

空气污染预报是一项复杂的系统工程,是当今环境科学研究的热点,国内外已有将神经网络法应用于大气污染预报的研究。本论文以PM2.5为例,采用伦敦市PM2.5的小时平均浓度数据,使用传统的BP神经网络建立预报模型,定量预测伦敦市PM2.5的小时平均浓度,探讨了大气污染预报网络的建模过程中,扩大样本集、去除样本集数据噪声和在输入向量中加入气象变量等因素对建模所产生的影响。最后得出结论,适当的选择样本集、气象变量,有利于提高所建立网络模型的预测精度。

城市空气污染预报浅谈

一、前言 随着工业的发展,人口的增加,城市空气污染日趋严重。因而空气污染预报逐渐引起人们的重视。据有关文献介绍,早在60年代初,尼迈也尔(Niemeyer1960),米勒尔(Eiller)提出了空气污染天气预报方法。后来麦柯尔米克(McCcrmick1970)和(Munn1970)又进行概括,施特克颇尔(Stackpolel967)曾将这一预报程序改用于数值预报方法。

空气污染预报应用模型系统建立初探

在空气污染影响因素及其与环境空气质量定性关系分析基础上,通过对环境空气质量变化特征及统计、数值两种预报模型方法的对比分析,结合实际应用的目的要求及现有基础条件,提出了立足于业务化应用的空气污染预报模型系统的总体构想,并进行了实例分析。

抚顺市空气污染预报方案筛选

空气污染预报的准确性取决于大气污染物扩散模型的选取和预报方案的设计。本文以经过验证的ADMS—大气污染物扩散模型为基础,设计了四种预报方案,并对四种方案的预报准确性进行检验,从而筛选出了适用于抚顺市空气污染特点的最佳预报方案。

基于深度学习的大数据空气污染预报

为了更好地反映环境污染变化趋势,为环境管理决策提供及时、全面的环境质量信息,预防严重污染事件发生,开展城市空气质量预报研究是十分必要的。本文针对环境大数据时代下的城市空气质量预报,提出了一种基于深度学习的新方法。该方法通过模拟人类大脑的神经连接结构,将数据在原空间的特征表示转换到具有语义特征的新特征空间,自动地学习得到层次化的特征表示,从而提高预报性能。得益于这种方式,新方法与传统方法相比,不仅可以利用空气质量监测、气象监测及预报等环境大数据,充分考虑污染物的时空变化、空间分布,得到语义性的污染物变化规律,还可以基于其他空气污染预测方法的结果(如数值预报模式),自动分析其适用范围、优势劣势。因此,新方法通过模拟人脑思考过程实现更充分的大数据集成,一定程度上克服了现有方法的缺陷,应用上更加具有灵活性和可操作性。最后,通过实验证明新方法可以提高空气污染预报性能。

我国城市空气污染预报概述

1前言 随着国民经济的蓬勃发展，我国重点城市以二氧化碳CO2、氮氧化物NO，和总悬浮颗粒物TSP为主的大气污染日趋严重，已成为追在眉睫需要控制的环境问题，人们日益关心和要求开展城市空气质量预测预报工作。因此，迅速开展大气污染及其影响的预测和优化控制研究，是摆在环境科学和大气科学工作者面前的紧迫任务。1997年上半年，中国科学院将。大气污染预测的理论和方法研究”列为。九五”期间的重大科研项目，由中科院大气所主要负责承担。同年国家环保局立项开展。

基于Spark+YARN的空气污染预报云平台设计

近年来我国空气污染导致的雾霾天气频繁发生,空气污染已经成为一个亟待解决的重要问题,其数值预报推广应用是一个难题,主要表现在数值预报系统的运行过程中计算量大,数据量大,在传统高性能计算集群中进行空气污染预报存在资源有限、复杂的并行化操作、批处理作业等待耗时等问题,尤其对于资源缺乏的研究团队,还存在基础设施昂贵而无法负担的问题。因此,如何利用有限的资源,为大气科学家提供一种基于云计算模式的高性能计算环境,提供可扩展、快速、廉价和动态可分配的计算和存储资源,是亟待解决的关键问题。研究一种基于Spark+YARN的空气污染数值预报的云平台,针对空气污染数值预报特点,为大气科学家提供一种空气污染数值预报大数据解决方案。

城市空气污染预报方法研究

介绍了国内外空气污染预报所采用的几种主要方法 ,强调指出空气污染预报的特点以及在今后预报中应注意的问题。

Kalman滤波法在城市空气污染预报中的应用

利用 Kalman滤波法结合由逐步回归法选出的 T1 0 6气象因子 ,对大连市的空气质量进行预测预报 ,得出了该法与传统的多元回归法相比具有物理意义明显、准确率高的结论。

集对分析在城市空气污染预报中的应用研究

在城市空气污染预报模型中,精心挑选的因子具有较好的预报性能,但是因子的优良性能并非始终不变,而有时个别因子的不良表现往往可能导致预报的失败。根据集对分析(SPA)把不确定性和确定性作为一个动态的同异反系统处理的思想,动态地分析和处理每次预报中因子作用的变化,即每次预报前,先对因子进行态势判别和同异反分析,然后使可能干扰预报的弱势因子的作用受到有效抑制,使有助于预报的强势因子的作用得到充分发挥,从而实现了因子作用大小在各次预报中的动态变化,取得了较为满意的效果。在预报模型中增加不确定性处理有助于提高预报准确率。