| 基于BP神经网络的河北中南部空气质量预报研究 |
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| 引用本文： | 张珺,王式功,杜亮亮,王娜.基于BP神经网络的河北中南部空气质量预报研究[J].江西农业学报,2019(5). |
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| 作者姓名： | 张珺 王式功 杜亮亮 王娜 |
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| 作者单位： | 兰州大学大气科学系;河北省邯郸市气象局;河北省保定市气象局;遵义院士工作中心气候环境与医疗康养重点实验室 |
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| 摘 要： | 详细阐述了基于相关性较好的初始样本的BP神经网络空气质量预报模型的建立过程。以石家庄和邢台为例,将相邻两日污染物浓度差值作为预报量,利用前一日污染物浓度和当日气象要素日均值为预报因子,两者结合起来进行空气质量预报,并以冬季空气质量模型为例,对空气质量等级预报准确率进行检验。结果表明,石家庄和邢台SO_2和O_3的等级预报准确率为90%以上,PM_(2.5)、PM_(10)的等级预报准确率均为80%以上,首要污染物预报准确率均为80%以上。总体上,石家庄的空气质量等级预报准确率好于邢台。
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| 关 键 词： | 河北中南部 空气污染 BP神经网络 空气质量预报 |
Study on Prediction of Air Quality in Central and Southern Hebei Based on BP Neural Network |
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