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基本信息Personal Information
教授
主要任职 : 电工电子省级实验教学示范中心主任
其他任职 : 电子信息类（电子与通信工程）学位点负责人
曾获荣誉 : 省151人才工程第二层次 浙江师范大学教坛新秀 浙江师范大学优秀中青年骨干教师
性别 : 男
毕业院校 : 北京理工大学
学历 : 博士研究生毕业
学位 : 博士学位
在职信息 : 在岗
所在单位 : 物理与电子信息工程学院
入职时间 : 2004年09月01日
学科 : 电子信息工程
办公地点 : 浙江师范大学物理与电子信息工程学院21幢5-13室
联系方式 : 手机：13750983589
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应用SVM 的PM2.5 未来一小时浓度动态预报模型
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第一作者 ： 张长江
发表时间 ： 2017-01-01
发表刊物 ： 红外与激光工程
所属单位 ： 数理与信息工程学院
文献类型 ： 期刊
卷号 ： 第46卷
期号 ： 第2期
页面范围 ： 252-259
ISSN ： 1007-2276
关键字 ： PM2.5；浓度预报；支持向量机；动态模型
摘要 ： 目前现有的PM2.5模式预报值偏离实况观测值较大。针对上述问题,从上海浦东气象局获得2012年11月~2013年11月的PM2.5实况观测浓度、PM2.5模式预报(WRF-CHEM)浓度和主要气象影响因子的模式预报数据资料,在PM2.5模式预报数据的基础上,加入另外5个主要气象影响因子的模式预报数据,应用支持向量机(SVM)建立动态预报模型,提高PM2.5未来一小时浓度预报的精度,并且与径向基神经网络(RBFNN)、多元线性回归法(MLR)、WRF-CHEM作对比。实验结果表明:该算法较大提高了PM2.5
是否译文 ： 否