人工神经网络在城市能见度短期预报中的应用

被引：0

作者：

彭士涛, ^{[1
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]}

胡焱弟 ^{[2
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周然 ^{[1
]}

毛天宇 ^{[1
]}

白志鹏 ^{[2
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谢以扬 ^{[3
]}

机构：

[1] 交通部天津水运工程科学研究所水路交通环境保护技术实验室

[2] 南开大学环境科学与工程学院国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点实验室

[3] 天津市气象科学研究所

关键词：

人工神经网络; 能见度; 短期预报;

会议名称：

中国颗粒学会第六届学术年会暨海峡两岸颗粒技术研讨会

会议时间：

1600-01-01

会议地点：

中国上海

中图分类号：

P457.7 [能见度预报] TP183 [人工神经网络与计算]

学科分类号：

0706 070601 081104 0812 0835 1405

类型：

摘要：

本文将径向基函数网络(Radial Basis Function Network,RBFN)应用于城市能见度短期预报工作.在天津市目前现有气象、污染物浓度和能见度监测数据的基础上,选取2003年的数据作为训练集,经过训练,使神经网络建立起输入的影响因子和输出的能见度之间的映射关系,根据检验集的预测值与真值的回归比较,对模型输入变量进行优选,最后将训练后的模型用于能见度的24小时预报.结果表明:采用完全预报法,神经网络可以对能见度进行有效地短期预测.

引用

页码：82 / 85

页数：4

共 50 条

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