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基于改進(jìn)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境氣象模式集成預(yù)報(bào)優(yōu)化應(yīng)用

發(fā)布時間:2024-10-03 03:59
  空氣質(zhì)量數(shù)值模式預(yù)報(bào)是通過氣象模型來模擬大氣運(yùn)轉(zhuǎn)的過程,分析大氣中各種元素的相互作用來預(yù)測各種污染物的濃度,從而實(shí)現(xiàn)空氣質(zhì)量的預(yù)報(bào)。由于大氣混沌特性、初始?xì)庀髨龅牟淮_定性及模型自身誤差的限制,使得數(shù)值模式預(yù)報(bào)中往往存在著一定的偏差。多模式集成技術(shù)是解決數(shù)值預(yù)報(bào)不確定問題的一種高效方法,它能夠綜合利用各環(huán)境氣象模式的優(yōu)點(diǎn)來減少預(yù)報(bào)誤差。本論文在探討分析了京津冀區(qū)域空氣污染形勢的基礎(chǔ)上,研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的多模式集成預(yù)報(bào)技術(shù),豐富了深度學(xué)習(xí)在空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)方面的研究方法,為污染防控和交通出行提供了科學(xué)參考。本文核心研究內(nèi)容如下。對京津冀地區(qū)的空氣污染形勢從空氣質(zhì)量指數(shù)AQI、首要污染物、污染物濃度三方面進(jìn)行細(xì)致分析,探究AQI年均值的空間分布特征和季均值的四節(jié)變化規(guī)律,統(tǒng)計(jì)各項(xiàng)首要污染物天數(shù)的占比情況和主要的首要污染物天數(shù)的月變化規(guī)律,研究了重點(diǎn)城市的各項(xiàng)污染物濃度的季節(jié)變化和日變化的特征規(guī)律。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,空氣質(zhì)量南高北低,秋冬季污染嚴(yán)重,PM2.5為主要的首要污染物,且是一種持續(xù)性、區(qū)域性的大氣污染物。在中國氣象局霧-霾數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)和睿圖-化學(xué)子系統(tǒng)兩種數(shù)值模式預(yù)...

【文章頁數(shù)】:69 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-1京津冀地區(qū)地形海拔高度分布

圖2-1京津冀地區(qū)地形海拔高度分布

第二章資料與相關(guān)技術(shù)概述9圖2-1京津冀地區(qū)地形海拔高度分布地理趨勢整體呈現(xiàn)東南偏低而西北偏高的特點(diǎn),東南部以平原為主,而西北方向卻坐落著太行山、燕山這兩座山脈,特殊的地理位置易造成該地區(qū)污染物的積聚。該區(qū)域受溫帶季風(fēng)氣候影響,冬季氣溫寒冷且空氣環(huán)境干燥,而夏季則變得較為暖熱且降....


圖2-2線性插值

圖2-2線性插值

南京信息工程大學(xué)碩士學(xué)位論文12線性插值是一種較為簡易方便的插值算法,在數(shù)據(jù)點(diǎn)較少的情況下也能夠進(jìn)行插值,相關(guān)步驟是:假設(shè)已知兩點(diǎn)坐標(biāo)(x0,y0)和(x1,y1),需要求在[x0,x1]范圍內(nèi)的一點(diǎn)x在直線上的值,如圖2-2所示:圖2-2線性插值通過簡單的兩點(diǎn)式可以得到:010....


圖2-3雙線性插值

圖2-3雙線性插值

南京信息工程大學(xué)碩士學(xué)位論文12線性插值是一種較為簡易方便的插值算法,在數(shù)據(jù)點(diǎn)較少的情況下也能夠進(jìn)行插值,相關(guān)步驟是:假設(shè)已知兩點(diǎn)坐標(biāo)(x0,y0)和(x1,y1),需要求在[x0,x1]范圍內(nèi)的一點(diǎn)x在直線上的值,如圖2-2所示:圖2-2線性插值通過簡單的兩點(diǎn)式可以得到:010....


圖2-4線性模型擬合圖示

圖2-4線性模型擬合圖示

第二章資料與相關(guān)技術(shù)概述15上述插值方法對隨機(jī)缺失值的插補(bǔ)有很好的效果。這兩種均值插值方法最容易實(shí)現(xiàn),以前也經(jīng)常使用,但它們對樣本的干擾很大,特別是當(dāng)插值作為回歸的解釋變量時,參數(shù)估計(jì)值與實(shí)際值的偏差很大。相比之下,極大似然估計(jì)是一種很好的插值方法。2.3污染物預(yù)測算法對研究事物....



本文編號:4006731

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