發(fā)布時(shí)間：2021-12-18 09:59

　　在研究北京市能見(jiàn)度變化特征的基礎(chǔ)上,利用北京市環(huán)境監(jiān)測(cè)站2015-2017年的空氣污染物檢測(cè)數(shù)據(jù)及同期美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心的全球預(yù)報(bào)系統(tǒng)數(shù)值資料,篩選出主要的預(yù)報(bào)因子,分別用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多元逐步回歸法建立預(yù)報(bào)模型,并進(jìn)行試預(yù)報(bào)檢驗(yàn).結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)效果優(yōu)于多元逐步回歸,平均預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率達(dá)到75%（多元逐步回歸為66%）.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在0～10 km能見(jiàn)度預(yù)報(bào)方面能夠取得更好的效果,預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與觀測(cè)值更為接近. 

【文章來(lái)源】：蘭州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,56(04)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

2015-2017年北京市四季平均能見(jiàn)度日變化

選取北京市2016年12月1日08:00-12月5日08:00由嚴(yán)重霧霾引起的一次持續(xù)低能見(jiàn)度天氣作為案例.圖3為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與多元逐步回歸方程預(yù)報(bào)的能見(jiàn)度與此次天氣過(guò)程能見(jiàn)度觀測(cè)的實(shí)況對(duì)比.由圖3可見(jiàn),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)能見(jiàn)度的逼近度比多元逐步回歸方程要高,尤其在能見(jiàn)度低于5 km時(shí)更能反映大氣能見(jiàn)度的實(shí)際變化,對(duì)持續(xù)低能見(jiàn)度天氣有更高的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率.圖3 北京市2016年12月一次低能見(jiàn)度天氣的實(shí)況值與兩種模型預(yù)報(bào)值對(duì)比

北京市2016年12月一次低能見(jiàn)度天氣的實(shí)況值與兩種模型預(yù)報(bào)值對(duì)比

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：3542160