时间精度与空间信息对神经网络模型预报PM2.5浓度的影响

来源 :北京大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：dsq90

【摘要】

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以北京市为例,利用2015-2018年空气质量监测站台资料,通过BP神经网络、LSTM网络及CNNLSTM混合模型等多种模型,分析时间精度和空间信息对PM2.5浓度预报的影响。结果表明,神经

【作者】

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邹思琳任晓晨王成功韦骏

【机构】

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北京大学物理学院大气与海洋科学系,96813部队,中山大学大气科学学院

【出处】

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北京大学学报:自然科学版

【发表日期】

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2020年3期

【关键词】

：

神经网络 PM2.5预报时间精度空间特征 neural networksPM2.5 predictiontemporal resolutionspatial

【基金项目】

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国家自然科学基金(41476008),广西壮族自治区特聘专家专项经费(2018B08)资助

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以北京市为例,利用2015-2018年空气质量监测站台资料,通过BP神经网络、LSTM网络及CNNLSTM混合模型等多种模型,分析时间精度和空间信息对PM2.5浓度预报的影响。结果表明,神经网络模型的效果普遍比多元线性回归模型好;增加输入数据的时间精度能显著地提高PM2.5浓度日均值预报的准确率;当输入数据的时间精度从一天提高到6小时后,LSTM模型的平均绝对误差从27.39μg/m^3降至20.59μg/m^3,这种效果的提升在显著变好和显著变差的天气情况下更明显;华北地区PM2.5浓度分布有明显的时空

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