【摘 要】
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使用南京工业区2016年6月1日~8月15日的臭氧(O3)、O3前体物及常规气象数据,结合多元线性回归(MLR)方法和小波变换(WT)改进支持向量机回归(SVR)对O3小时浓度的预报精度.结果表
【机 构】
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南京信息工程大学,青海省人工影响天气办公室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(91544229);国家重点研发计划专项(2016YFC0202400);江苏省高校"青蓝工程"项目
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使用南京工业区2016年6月1日~8月15日的臭氧(O3)、O3前体物及常规气象数据,结合多元线性回归(MLR)方法和小波变换(WT)改进支持向量机回归(SVR)对O3小时浓度的预报精度.结果表明,通过WT方法将一个高变异性的序列转化为多个低变异性的序列后再处理可提高预报精度,M-WT-SVR预报的决定系数(R^2)达到0.90,平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为3.86×10^-9、28.26%和5.57×10^-9,优于M-SVR和S
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