融合GNSS水汽、风速与大气污染物的河北省冬季PM 2.5浓度预测研究

来源 :大地测量与地球动力学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hgs26

【摘要】

：

为提高PM_(2.5)浓度预测的时效和精度,本文综合大气污染物、GNSS水汽和风速等观测要素,利用FFT与LSTM神经网络方法构建PM_(2.5)浓度预测模型,开展未来24 h的PM_(2.5)浓度预测研究。首先对大气污染物、GNSS水汽和风速等观测要素进行快速傅里叶变换,提取各类要素的公共变化周期,获得最佳公共周期为216 h;然后选取最佳公共周期长度的各类要素作为模型输入,24 h序列的PM_

【作者】

：

王勇王泓易刘严萍李江波

【机构】

：

天津城建大学地质与测绘学院,天津城建大学经济与管理学院,河北省气象局

【出处】

：

大地测量与地球动力学

【发表日期】

：

2020年11期

【关键词】

：

PM 2.5 大气污染物 GNSS水汽风速快速傅里叶变换长短时记忆网络 PM 2.5atmospheric pollutantsGNSS PWVwind

【基金项目】

：

天津市自然科学基金(17JCYBJC21600)

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