【摘 要】
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该文以西安市2001~2002年的各监测点PM浓度值为研究对象,利用西安市同期的气象资料,分析了西安市的PM污染现状.考虑到传统的逐步回归方法,不能消除自变量(回归变量)间存在的共线性,使得回归方程不稳定.该文在选择预防方法时使用SAS系统的REG的过程消除了自变量间的共线性,保证了进入模型因子的显著性.另外,通常的污染预报仅对模型数据按季节分类,分别建立模型,其目的是为减少预报日数据波动较大而带
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该文以西安市2001~2002年的各监测点PM<,10>浓度值为研究对象,利用西安市同期的气象资料,分析了西安市的PM<,10>污染现状.考虑到传统的逐步回归方法,不能消除自变量(回归变量)间存在的共线性,使得回归方程不稳定.该文在选择预防方法时使用SAS系统的REG的过程消除了自变量间的共线性,保证了进入模型因子的显著性.另外,通常的污染预报仅对模型数据按季节分类,分别建立模型,其目的是为减少预报日数据波动较大而带来的模型不稳定,这种分类方法人为因素以及随机性较大,该文对模型数据按污染等级分类,并分别建立模型.在进行预报时,将气象因子先进行判别归类,再代入相应的模型中进行预报.该文提出的判别—逐步回归法预报模型级别命中率为78.4﹪,
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