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| 安徽PM_(2.5)时空分布特征及预测模型的研究 | |
| 作者单位： | ;1.安徽省气象局宣城市气象局;2.东南大学自动化学院;3.广西壮族自治区气象局气候中心 |
| 摘 要： | 为了解安徽省PM2.5分布特征、定量分析机器学习算法在预测PM2.5浓度方面的准确性.针对安徽省78个空气及气象监测站点的数据进行统计分析,并从时间因子、其它空气污染物浓度、气象因子三个方面,筛选出月、周、时,PM_(10)、CO、SO_2、N20,风速、气温、相对湿度、降水量、当前PM2.5浓度,共计12个自变量,利用K折交叉验证,分别构建基于支持向量机、神经网络的预测模型.表明安徽省PM2.5浓度总体呈现出北高南低,冬高夏低的特征,浓度值较高的月份出现在1、2、11、12,周变化规律各地有异同,时变化规律各地较为一致,8时至17时下降,其余时段上升.模拟结果显示支持向量机模型预测效果较好,其预测值与实测值的均方根误差控制在20以内,拟合指数在0.8以上. |
| 关 键 词： | PM_(2.5) 时空分布 支持向量机 神经网络 预测 |
Study on Temporal and Spatial Distribution Characteristics and Prediction Model of PM_(2.5) in Anhui Province |
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| Abstract: | |
| Keywords: | |
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