【摘 要】
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本文针对目前采用的统计方法,在选择预报因子时没有考虑预报因子之间的相关性,挑选的预报因子由于非正交,使回归计算的结果不稳定,给计算带来一定的误差的不足,把一元线性回
【机 构】
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陕西省气象科学研究所(西安)西安建筑科技大学市政与环境工程学院(西安)
【出 处】
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全国城市空气污染预报及污染防治学术会议
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本文针对目前采用的统计方法,在选择预报因子时没有考虑预报因子之间的相关性,挑选的预报因子由于非正交,使回归计算的结果不稳定,给计算带来一定的误差的不足,把一元线性回归分析、自然正交函数(EOF)和逐步回归方法结合起来,得到一种新的建立统计预报模型的方法.并以西安市采暖期二氧化硫日均浓度为预报对象,使该方法建立预报模型.拟合及预报试验表明,这些预报模型不但可以很好地拟合变化趋势,而且还能作出较准确的预报,采暖期预报的级别命中率为72.5%.通过对比试验,此方法优于目前常用的逐步回归方法,具有很好的应用前景.
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