支持向量机回归在臭氧预报中的应用.pdf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小时滑动平均值.结果表明,O3小时值预报的相关系数(R2)为0.91,均方误差(MSE)、平均绝对差值(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)分别为0.05×10-1、3.73和27.54,O3前期浓度、紫外B波段辐射(UVB)和预报时刻前一小时的NO、NO2、氮氧化物(NOx)浓度是关键因子.对于O3日最大值和最大8小时滑动平均值,预报值与观测值间的浓度差分别不超过15×10-9和10×10-9,晴天的预报结果好于降水日,影响两者预报的重要因子是相对湿度和烷烃.
作者：苏筱倩安俊琳于兴娜
作者单位：南京信息工程大学,气象灾害教育部重点实验室,气候与环境变化国际合作联合实验室,气象灾害预报预警与评估协同创新中心,中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室,南京210044
母体文献：2018年全国VOCs治理与监测高峰论坛论文集
会议名称：2018年全国VOCs治理与监测高峰论坛
会议时间：2018年10月16日
会议地点：上海
主办单位：中国环境科学学会
语种：chi
分类号：TP3TP2
关键词：大气监测 臭氧预报 支持向量机回归
在线出版日期：2019年4月18日
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