基于主成分分析与BP神经网络的雾天能见度等级预报

摘要：

利用江苏省昆山市2012年至2014年逐时常规气象观测数据、空气质量监测数据和能见度数据,分析雾天能见度与各要素的相关性,并通过主成分分析提取影响主成分,建立基于主成分的三层BP神经网络模型.结果表明,雾天能见度不仅与气象要素呈现较好的相关性,空气污染物(如NO2、O3、PM10)对雾天能见度也有较大影响;主成分神经网络模型能够较准确地预测雾天能见度等级[大雾、浓雾、(特)强浓雾],对提高雾天能见度精细化预报效果具有良好的参考价值.

关键词：应用气象学、雾、能见度等级、主成分分析、神经网络

所属期刊栏目：9

分类号：P468.0+28(气候学)

资助基金：公益性行业气象科研专项GYHY201306043,GYHY201406029

在线出版日期：2021-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1262-1267