【摘 要】
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采用多元线性回归方法(MLR)和BP神经网络方法(BPNN),按1 h、3 h、6 h、12 h、24 h、48 h预测时长对贵港市2015—2018年PM2.5浓度建模并检验对比模型准确率。结果表明,基于MLR
【机 构】
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广西物流职业技术学院,南京理工大学环境科学与工程学院,贵港市气象局
【基金项目】
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广西气象科研基金资助项目(桂气科2019M22),贵港市科技局基金资助项目(贵科攻1505004)
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采用多元线性回归方法(MLR)和BP神经网络方法(BPNN),按1 h、3 h、6 h、12 h、24 h、48 h预测时长对贵港市2015—2018年PM2.5浓度建模并检验对比模型准确率。结果表明,基于MLR与BPNN都能对PM2.5浓度作预测,预测效果随着预测时长的增加而下降,MLR、BPNN模型预测结果平均绝对误差(MAE)分别为4.01μg/m3~15.48μg/m3、3.89μg/m3~15.63μg/m3。采用小波分析方法对污染物数据优化并再次建模,结果表明,小波-多元线性回归(W-MLR)
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