| 气象参数对基于BP神经网络的PM2.5日均值预报模型的影响 |
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| 引用本文： | 姚达文,刘永红,丁卉,黄晶,詹鹃铭,徐伟嘉. 气象参数对基于BP神经网络的PM2.5日均值预报模型的影响[J]. 安全与环境学报, 2015, 15(6): 324-328. DOI: 10.13637/j.issn.1009-6094.2015.06.067 |
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| 作者姓名： | 姚达文 刘永红 丁卉 黄晶 詹鹃铭 徐伟嘉 |
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| 作者单位： | 中山大学工学院广东省智能交通系统重点实验室,广州,510275;东北电力大学自动化工程学院,吉林吉林,132012;中山大学先进技术研究院,广州,510275 |
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| 摘 要： | 建立了基于BP神经网络的PM2.5质量浓度预报模型,对广州市5个监测点2012年6月-2013年5月的PM2.5质量浓度日均值进行预报,分析了总体预报误差、不同风速和降雨量下的预报误差,以及天气预报误差对PM2.5质量浓度预报误差的影响.结果表明,BP神经网络模型对5个站点的PM2.5预报结果稳定,平均相对误差为29.71％.在有利于PM2.5扩散的气象条件下预报误差较大,风速较大时与风速较小时预报误差的差异高达15％,而不同降雨量情况下的预报误差较相近.修正天气预报后,各站点的预报误差平均降低了4.67％.这表明可从空气质量数据质量等方面人手改进模型.
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| 关 键 词： | 环境学 PM2.5日均值预报 BP神经网络 气象参数 预报误差 |
Effect of meteorological parameters on the PM2.5 daily concentration forecasting model based on the BP neural network |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | environmentalology PM2.5 daily concentration forecasting BP neural network meteorological parameters forecasting error |
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