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基于风险神经网络的大气能见度预测
被引量:
17
1
作者
王恺
赵宏
+2 位作者
刘爱霞
韩斌
白志鹏
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第10期1029-1033,共5页
针对空气污染导致大气能见度降低的预测研究,构建了一个风险神经网络模型,模型以6个气象因子、3种主要污染物(SO2,NO2,PM10)浓度和能见度作为输入因子,输出为24h后能见度的预测值.该模型对低能见度情况的数据给予相对较高的风险值,而...
针对空气污染导致大气能见度降低的预测研究,构建了一个风险神经网络模型,模型以6个气象因子、3种主要污染物(SO2,NO2,PM10)浓度和能见度作为输入因子,输出为24h后能见度的预测值.该模型对低能见度情况的数据给予相对较高的风险值,而对高能见度情况的数据则给予相对较低的风险值.以天津市2003-2007年的气象数据对模型进行检验,结果表明该风险神经网络模型优于传统神经网络模型和线性回归模型.
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关键词
大气能见度
回归
人工神经网络
预测
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职称材料
题名
基于风险神经网络的大气能见度预测
被引量:
17
1
作者
王恺
赵宏
刘爱霞
韩斌
白志鹏
机构
南开大学环境科学与工程学院
南开大学信息技术科学学院
天津市气象科学研究所
出处
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第10期1029-1033,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(20677030)
天津市社发项目(06YFSYSF02900)
国家环保公益性行业科研专项(200709048)
文摘
针对空气污染导致大气能见度降低的预测研究,构建了一个风险神经网络模型,模型以6个气象因子、3种主要污染物(SO2,NO2,PM10)浓度和能见度作为输入因子,输出为24h后能见度的预测值.该模型对低能见度情况的数据给予相对较高的风险值,而对高能见度情况的数据则给予相对较低的风险值.以天津市2003-2007年的气象数据对模型进行检验,结果表明该风险神经网络模型优于传统神经网络模型和线性回归模型.
关键词
大气能见度
回归
人工神经网络
预测
Keywords
visibility: regression
,
artificial neuralnetwork: forecast
分类号
X831 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于风险神经网络的大气能见度预测
王恺
赵宏
刘爱霞
韩斌
白志鹏
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
17
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参考文献
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