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基于BP神经网络的污染物浓度多模式集成预报

来源 :中国环境科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ks00459

【摘 要】

：

基于中国气象局雾-霾数值预报系统CUACE、北京区域环境气象数值预报系统BREMPS和华东区域大气环境数值预报系统WRF-Chem三个环境气象模式预报产品,利用BP神经网络方法建立多

【作 者】

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张恒德  张庭玉  李涛  张天航 

【机 构】

：

中国气象局国家气象中心,南京信息工程大学电子与信息工程学院

【出 处】

：

中国环境科学

【发表日期】

：

2018年4期

【关键词】

：

多模式集成预报 污染物浓度 BP神经网络 

【基金项目】

：

国家重点研发计划课题(2016YFC0203301);公益性行业(气象)科研专项项目(GYHY201306070)

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基于中国气象局雾-霾数值预报系统CUACE、北京区域环境气象数值预报系统BREMPS和华东区域大气环境数值预报系统WRF-Chem三个环境气象模式预报产品,利用BP神经网络方法建立多模式集成预报模型.首先通过实验得到BP神经网络的训练函数、隐含层节点数和训练样本长度分别为贝叶斯归一化训练函数trainbr、10和50.随后选取北京、天津和石家庄站点的预报结果检验该模型的预报性能.结果表明:(1)相对于单模式,BP神经网络集成预报的3~72h逐3h污染物浓度和观测之间的归一化平均偏差从.100%~200%降

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