文档名：顾及PWV的广西地区多尺度PM2.5浓度预测
摘要：针对现有的雾霾预测方法较少考虑可降水量的影响,且大部分预测方法都没有对模型回归残差进行有效处理因而预测精度不是很高的问题,利用广西南宁、桂林、梧州和百色四市2017年的PM2.5日均值数据,结合大气污染物、气象因子和大气可降水量PWV等因素,分别建立全年和分季度的ARIMA模型对该地区PM2.5日均浓度进行短期预测,并将ARIMA模型预测残差分别用前馈神经网络径向基函数RBF和多层感知器MLP进行拟合,以达到优化ARIMA模型的目的.结果表明,除桂林外,分季度ARIMA模型预测效果优于全年ARIMA模型,季度ARIMA-MLP神经网络预测精度优于分季度ARIMA模型,表明该类模型可以用于区域PM2.5浓度预测.
Abstract：Theexistingsmog-hazeforecastmethodslessconsiderabouttheinfluenceofprecipitablewaterva-por,andmostofthepredictionmethodsdonoteffectivelyhandlethemodelregressionresiduals,sothepredic-tionaccuracyisnotveryhigh.Fortheseissues,thePM2.5dailymeanvaluedataoffourcitiesinGuangxi(Nan-ning,Guilin,WuzhouandBaise)in2017combiningwiththefactorsofairpollutants,meteorologicalfactorsandprecipitablewatervapor(PWV),ARIMAmodelsofthewholeyearandeachquarterarerespectivelyestab-lishedtomakeshort-termpredictionofdailyaveragePM2.5concentrationinthisregion.TheforecastresidualsofARIMAmodelarerespectivelyfittedwiththefeedforwardneuralnetworkradicalbasisfunction(RBF)andmulti-layerperceptron(MLP)inordertooptimizeARIMAmodel.Theresultsshow,exceptGuilin,thepredic-tioneffectofquarterlyARIMAmodelisbetterthantheannualARIMAmodel,andthequarterlyARIMA-MLPneuralnetworkpredictionaccuracyisbetterthanthequarterlyARIMAmodel,indicatingthatthiskindofmodelcanbeusedforregionalPM2.5concentrationprediction.
作者：谢劭峰 张亚博 黄良珂 魏朋志 张继洪 唐友兵Author：XIEShaofeng ZHANGYabo HUANGLiangke WEIPengzhi ZHANGJihong TANGYoubing
作者单位：桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541006;桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林541006
刊名：桂林理工大学学报
Journal：JournalofGuilinUniversityofTechnology
年，卷(期)：2024, 44(1)
分类号：P237P951
关键词：PM2.5 PWV ARIMA 前馈神经网络
Keywords：PM2.5 PWV ARIMA feedforwardneuralnetwork
机标分类号：TP391TP274P458.121.1
在线出版日期：2024年4月16日
基金项目：国家自然科学基金顾及PWV的广西地区多尺度PM2.5浓度预测[
期刊论文] 桂林理工大学学报--2024, 44(1)谢劭峰 张亚博 黄良珂 魏朋志 张继洪 唐友兵针对现有的雾霾预测方法较少考虑可降水量的影响,且大部分预测方法都没有对模型回归残差进行有效处理因而预测精度不是很高的问题,利用广西南宁、桂林、梧州和百色四市2017年的PM2.5日均值数据,结合大气污染物、气象因子...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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