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1、第34卷,第6期气象Vol.34No.62008年6月METEOROLOGICALMONTHLYJune,2008PCA2BP神经网络在SO2浓度预报中的应用1,2122于文革王体健杨诚孙莹(1.南京大学大气科学系,210093;2.辽宁省丹东市气象台)提要:将基于主成分分析(PCA)的BP神经网络预报方法引入大气污染预报,建立SO2浓度预报模型。结果表明:应用主成分分析对数据进行前处理,以原始预报因子的主成分作为BP神经网络的输入,降低了数据维数,消除了样本间存在的相关性,大大加快了BP神经网络的收敛速度。对模型进行预报验证,预报
2、值与实际值之间的绝对误差为0.0098,预报值与实际值的相关系数达到0.885,得到较好的预报效果。并且比一般的BP神经网络模型具有较高的拟合和预报精度。关键词:主成分分析BP神经网络大气污染SO2浓度预报ApplicationofPCA2BPNeuralNetworktoSO2ConcentrationForecast1,2122YuWengeWangTijianYangChengSunYing(1.AtmosphericScienceDepartmentofNanjingUniversity,Nanjing210093;2.Da
3、ndongmeteorologicalObservatory,LiaoningProvince)Abstract:Basedonprincipalcomponentsanalysis(PCA),theBP(BackPropagation)neuralnet2workforecastmethodisintroducedinairpollutionpredictionandtheSO2concentrationpredictionmodelisestablished.Theresultsindicatethatbyapplyingthe
4、principalcomponentanalysisinthedatapre2processingandtakingtheprincipalcomponentsofprimitivepredictorastheinputofneu2ralnetwork,itcanreducethedimensionofdata,eliminatethecorrelationbetweenthesamples,andlargelyspeeduptheconvergencerate.Theverificationofforecastmodelshows
5、thattheabso2luteerrorbetweentheforecastsandtherealvalueis0.0098,andthecorrelationcoefficientbe2tweenthemreaches0.885.ThePCA2BPmodelhasafitaccuracybetterthanthecommonBPmodel.KeyWords:principalcomponentsanalysisBPneuralnetworkairpollutionSO2concentrationforecasting收稿日期:2
6、007年11月27日;修定稿日期:2008年2月3日98气象第34卷次年3月)SO2浓度日均值。同步气象资料引言来源于丹东市气象台,包括气温、气压、风速等常规地面观测资料。用2005年的数据作随着大气污染问题日趋严重,城市空气为主成分分析和神经网络训练学习样本,建污染作为一个主要的环境问题正迅速凸现出立神经网络模型,并采用2006年的数据进行[1]来。开展大气污染预报业务,为公众为政预报验证。府决策提供有价值的参考信息,具有十分重计算4个空气自动站SO2浓度的平均要的意义。自2001年6月47个环保重点城值,以代表丹东城区日平均SO
7、2浓度,将其市联合发布环境空气质量预报至今,相继有作为预报量,将气温、气压、风速、相对湿度、许多城市开展大气污染预报业务。随着气象蒸发等气象要素作为预报因子,进行相关分业务技术体制改革的不断推进以及业务领域析,结果如表1所示。的不断拓展,大气污染预报越来越受到各级由表1可知,除最小相对湿度、日照时数气象和环保部门的重视,并将其纳入常规预和平均气压,其余9个因子的相关系数检验报业务。近20年来,大气污染预报模式的研显著水平均达到0.01。究得到了很大的发展。中国气象科学研究院表1SO2浓度与气象因子相关系数[2]大气物理研究所徐大海、
8、朱蓉建立的城市预报因子相关系数预报因子相关系数空气污染数值预报系统(CAPPS),在对大气平均气温-0.39633最大风速-0.42933最高气温-0.31933相对湿度0.27133平流扩散方程积分基础上建立箱格预报模最低气温-0.
