人工神经网络在城市能见度短期预报中的应用

摘要：

本文将径向基函数网络(Radial Basis Function Network，RBFN)应用于城市能见度短期预报工作．在天津市目前现有气象、污染物浓度和能见度监测数据的基础上，选取2003年的数据作为训练集，经过训练，使神经网络建立起输入的影响因子和输出的能见度之间的映射关系，根据检验集的预测值与真值的回归比较，对模型输入变量进行优选，最后将训练后的模型用于能见度的24小时预报．结果表明：采用完全预报法，神经网络可以对能见度进行有效地短期预测．

关键词： 人工神经网络 短期预报 能见度预报 污染物浓度

作者: 彭士涛 胡焱弟 周然 毛天宇 白志鹏 谢以扬

作者单位: 交通部天津水运工程科学研究所水路交通环境保护技术实验室,天津300456 南开大学环境科学与工程学院,国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点实验室,天津300071 南开大学环境科学与工程学院,国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点实验室,天津300071 交通部天津水运工程科学研究所水路交通环境保护技术实验室,天津300456 天津市气象科学研究所,天津 300074

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国颗粒学会第六届学术年会暨海峡两岸颗粒技术研讨会

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 606-609

在线出版日期: 2008-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）