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基于小波分解和SVM的大气污染物浓度预测模型研究 总被引:2,自引:1,他引:1
针对大气污染物浓度的精准预测问题,运用小波分解将污染物浓度一维序列分解为高维信息,结合气象及污染物浓度数据,构建了基于小波分解的支持向量机预测模型.最后将模型应用于长沙市2018年PM2.5和O3-8 h的浓度预测.结果表明:①在其他参数不变的条件下,该模型在平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)、一致性水平(IA)和相关系数(R)指标上均优于未经小波分解的预测模型;②在考虑其他污染物对PM2.5浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了5.57%、9.91%和3.44%,有着更小的误差;③在考虑气象因素对O3-8 h浓度的影响后,预测模型评价指标MAE、MAPE和RMSE分别减少了1.59%、3.54%和0.82%,同样也有更小的误差.由此可以看出,本文所提模型能够有效预测大气污染物浓度,为相关研究提供了方法参考. 相似文献
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运用现代事故理论提高事故管理水平 总被引:1,自引:0,他引:1
我们的老祖宗喜欢就事论事,所以经验主义构成中国传统文化的特征之一。经验是实践的总结,而理论则是总结的系统化。经验固然重要,理论亦不可少。特别在高科技时代,轻视理论无异于“自杀”。“运用现代事故理论提高事故管理水平”,虽是一个大话题,却点出了理论的重要性。对于安全生产管理者来说,加强理论学习,养成尊重科学的习惯,的确是件任重道远的事。 相似文献
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