支持向量机回归在臭氧预报中的应用

采用南京工业区2016年5月20日~8月15日这一高臭氧（O₃）期的O₃、O₃前体物和常规气象资料数据,利用支持向量机回归（SVMr）方法分别预报O₃的小时值、日最大值和最大8 h滑动平均值.结果表明,O₃小时值预报的相关系数（R²）为0.84,平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分误差（MAPE）分别为3.44×10^-9和24.48,O₃前期浓度、紫外B波段辐射（UVB）和NO₂浓度是关键因子.O₃日最大值预报的主要因子是NO_x在07：00的浓度和UVB.预报O₃ 8 h时UVB和气温起重要作用.加入前体物项能够使O₃的预报精度提升10%~28%.与多元线性回归方法相比,SVMr对O₃浓度的预报有明显优势.     

天生我材必有用

时值高考，随着800万学子走进考场，多少望子成龙、望女成凤的家长们翘首以待。遥想当年，高考揭榜，有幸者百里挑一，几近跳“龙门”。倏忽20余载，如今高考录取率大幅增加，再加上连年扩招，“3取2”的比率取率已不新鲜。与此相关，毕业生总量的迅速增长，也使就业岗位凸现出“粥少僧多”的矛盾。