神经网络模型在O_3浓度预测中的应用

• 作者: 段雷 沈路路 王聿绚
• 来源期刊: 环境科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 神经网络模型 多层感知器 O3污染预测 多元线性回归 预报模型
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 页码范围: 2231-2235
• 分类号: X51
• 语种: 中文

摘要

O3是近地面大气中一种重要的二次污染物.本研究采用神经网络多层感知器（Multi-Layer Perceptron）和多元线性回归2种模型,以广州万顷沙站2006年的气象观测数据为输入,对该站O3的1 h平均峰值浓度进行提前1 d的预测,并比较了2种模型的预测效果.模型的输入参数为前1d O3的最高1h平均浓度和第二天的气象参数（温度、湿度、风速、风向、气压和光照）.为了降低神经网络的复杂度以提高模型的泛化能力,采用了OBS（Optimal brain surgeon）方法对神经网络模型进行了修剪.结果表明,经过修剪后的神经网络预测结果的准确指数（agreement index）为92.3%,RMSE为0.042 8 mg/m3,R-square为0.737,重污染事件（1 d中O3峰值浓度超过0.20 mg/m3）的预报准确率为77.0%.为了进一步提高重污染事件发生概率大小的预报效果,采用了神经网络分类器对臭氧的污染级别进行预测,该处理后重污染事件预报准确率可以达到83.6%.综合比较神经网络模型和多元线性回归模型的拟合效果后发现,神经网络模型在O3峰值预报中具有明显优势,本研究建立的神经网络模型具有臭氧污染预测预警的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段雷	清华大学环境科学与工程系	56	1277	18.0	34.0
2	王聿绚	清华大学环境科学与工程系	3	30	2.0	3.0
3	沈路路	清华大学环境科学与工程系	2	24	1.0	2.0