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文檔簡介
1、該文以西安市二氧化硫日均濃度為預(yù)報對象,使用了西安市1995—1999年逐日的氣象資料(溫度、風(fēng)、氣壓等)和二氧化硫的日均濃度資料,其中1999年為不參與建模的獨立資料,用來驗證模型預(yù)報效果.通過分析西安市的氣候及采暖情況,分成采暖期、春季、夏季和秋季四個時段分別建立SO<,2>濃度預(yù)報模型.目前采用的統(tǒng)計方法,在選擇預(yù)報因子時沒有考慮預(yù)報因子之間的相關(guān)性,挑選的預(yù)報因子由于非正交,使回歸計算的結(jié)果不穩(wěn)定,給計算帶來一定的誤差.針對這些
2、不足,該文把一元線性回歸分析、自然正交函數(shù)(EOF)和逐步回歸方法結(jié)合起來,得到一種新的建立統(tǒng)計預(yù)報模型的方法.該方法在選擇與SO<,2>濃度顯著性線性相關(guān)的預(yù)報因子后,把預(yù)報因子轉(zhuǎn)變成相互正交的獨立變量,然后建立預(yù)報模型.擬合及預(yù)報試驗表明,這些預(yù)報模型不但可以很好地擬合變化趨勢,而且還能作出較準確的預(yù)報,其采暖期預(yù)報的級別命中率為72.5﹪,其余時段預(yù)報級別命中率為100﹪.通過對比試驗,此方法優(yōu)于目前常用的逐步回歸方法.總之,該方
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