融合GNSS气象参数的BP神经网络雾霾预测研究

• 作者: 周永江 姚宜斌 赵存洁 颜笑
• 来源期刊: 大地测量与地球动力学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 雾霾 GNSS气象参数 BP神经网络 融合网络模型
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 现代大地测量
• 页码范围: 1148-1152
• 页数: 5页
• 分类号: P228
• 字数: 4125字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14075/j.jgg.2019.11.010

摘要

结合IGS中心获取的BJFS站气象参数(气温(T)、气压(P)、大气可降水量(PWV))及同期PM2.5数据,建立一种融合时序网络和回归网络的雾霾预测模型,对PM2.5浓度进行预测.研究表明,引入GNSS气象参数的融合网络模型较单一网络模型适应性强、准确度高,在一定精度范围内可准确预测PM2.5的变化,时效性达3h.本文结论验证了卫星导航技术应用于雾霾天气监测及预报的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚宜斌	武汉大学测绘学院	152	2009	26.0	39.0
2	颜笑	武汉大学测绘学院	2	0	0.0	0.0
3	周永江	武汉大学测绘学院	2	0	0.0	0.0
4	赵存洁	武汉大学测绘学院	2	4	1.0	2.0