【摘 要】
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基于小波分解(WT)和最小二乘支持向量机(LSSVM)理论,建立了将二者相结合的大气臭氧含量时间序列预测模型.采用香河等4个观测站的月平均臭氧总量观测样本,经小波分解为不同频
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室,南京信息工程大学大气物理学院,南京信息工程大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家重点基础研究发展规划(973计划);
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基于小波分解(WT)和最小二乘支持向量机(LSSVM)理论,建立了将二者相结合的大气臭氧含量时间序列预测模型.采用香河等4个观测站的月平均臭氧总量观测样本,经小波分解为不同频段的子序列,将这些子序列分别进行LSSVM预测,最后经小波重构得到月平均臭氧总量时间序列预测结果.实验表明该方法能有效预测大气臭氧含量,与支持向量机(SVM)以及人工神经网络(ANN)的预测结果相比,该方法具有较高的预测精度.
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