【摘 要】
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通过与数值模型的比较,阐述了统计模型在城市空气质量预报中的应用优势。分别介绍了线性回归模型、同期预测模型、聚类回归模型和BP神经网络模型等4种统计模型的算法原理和特
【基金项目】
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环保公益性行业科研专项项目(珠三角区域空气质量达标管理关键支撑技术研究)(201409009);国家科技支撑计划(珠三角区域大气污染联防联控支撑技术研发与应用)(2014BAC21B00);广州市科技计划项目(区域空气质量空间分析模型与三维动态可视化技术研究)(2017010160023)
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通过与数值模型的比较,阐述了统计模型在城市空气质量预报中的应用优势。分别介绍了线性回归模型、同期预测模型、聚类回归模型和BP神经网络模型等4种统计模型的算法原理和特征。以部分广东省城市空气质量预报预警系统为案例,介绍了统计模型的智能择优准则和方法,对比分析了湛江、东莞、珠海和清远4个城市应用统计模型开展空气质量预报的准确率。结果表明:多元回归模型预报平均准确率最高,AQI 24小时预报平均准确率为83. 7%,首要污染物平均准确率为70. 3%;4种统计模型在预测AQI范围和首要污染物的准确率上呈现一致性,即某个模型对某个城市预报的AQI范围准确率较高时,其首要污染物预报准确率也相对较高,反之亦然;4种模型对AQI范围的预测准确度均高于对首要污染物的预测准确度;湛江使用统计模型开展空气质量预报的平均准确率最高,为83. 6%,其次为东莞,为74. 5%。
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