最小二乘支持向量机在臭氧浓度时间序列预测中试应用

将基于统计学理论的最小二乘支持向量机(LSSVM)方法试用于臭氧浓度时间序列预测.首先利用臭氧浓度时间序列资料重构了该混沌动力系统的相空间,然后沿着系统演化的相轨道用最小二乘支持向量机建立了臭氧浓度短时预测模型,并用上海市淀山湖站的臭氧观测资料做了提前1～8 h和提前24 h预报试验,结果显示这一模式能够较好地模拟臭氧浓度演化轨迹,提前1～8 h的预测精度均超过90%,提前24 h预报精度亦都在68%以上,预报效果较好.     

石家庄市大气主要污染物的统计预报

介绍了石家庄市在大气主要污染物预报统计模式方面的研究，包括统计回归分析的原理，预报选取的因子，主要污染物的回归方程及其相关系数和推广应用情况，通过分析指出了模式存在的不足，并给出了改进方向。