利用BP神经网络提高奥运会空气质量实时预报系统预报效果

摘要：

将BP(Back Propagation)神经网络方法引入到奥运空气质量预报工作中,利用MATLAB神经网络工具箱搭建运行平台,将高时效性的观测结果与多模式集成实时预报系统的模式输出结果相结合,做出BP神经网络拟合预报结果.在对北京大学医学部站点2008年7月7日到8月26日模式模拟结果、观测结果以及BP神经网络拟合结果的对比研究中发现:BP神经网络能大大提高模式预报效果,平均误差率减少34.7%,相关系数提高39%,特别是在模式模拟效果较差的情况下,对提高预报效果更明显.对BP神经网络样本问题进行敏感性实验结果表明,样本数目多少并不是决定拟合效果的决定性因素,应选取具有稳定映射关系的样本,才是提高拟合预报效果的关键.

关键词：BP神经网络、空气质量预报、北京奥运会

所属期刊栏目：15

分类号：P401(一般理论与方法)

资助基金：北京市科委重大项目"北京及近周边区域大气复合污染形成机制及防控措施研究示范"课题"区域大气污染模拟、预测、预警与示范"

在线出版日期：2011-01-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：595-601