[发明专利]一种O3

权利要求书

1.一种O₃浓度预报方法，其特征在于，包括：

分别采用CUACE模式及CMAQ模式对O₃浓度进行预报，分别得到预报结果，同时获取环境参数观测数据；

设置约束条件，建立BP神经网络模型并对网络进行训练；

利用所述BP神经网络模型对O₃浓度预测，得到O₃浓度预报结果。

2.根据权利要求1所述的一种O₃浓度预报方法，其特征在于，还包括：利用O₃浓度观测资料对单一使用CUACE模式的预报结果、单一使用CMAQ模式的预报结果和经过所述BP神经网络模型得到的O₃浓度预报结果进行评估。

3.根据权利要求2所述的一种O₃浓度预报方法，其特征在于，建立BP神经网络模型并对网络进行训练的具体过程包括：

确定所述BP神经网络模型的输入层和隐层节点数分别为7、3；

随机抽取2/3分别形成数据集，用于建模训练，剩余1/3的数据用于集成预报。

4.根据权利要求2所述的一种O₃浓度预报方法，其特征在于，浓度观测数据进行评估的过程具体包括：

采用系统偏差、归一化均方误差和模拟值在观测值两倍范围内的百分比中的任一种或任两种评估预报结果。

5.根据权利要求1-4任一项所述的一种O₃浓度预报方法，其特征在于，所述约束条件包括：地面温度大于等于25℃。

6.一种O₃浓度预报装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取O₃浓度观测数据以及环境参数观测数据；

数据预测模块，用于利用训练好的BP神经网络模型，输入O₃浓度观测数据以及环境参数观测数据进行预测，得到预测结果；

数据评估模块，用于对所述预测结果进行评估。

7.一种计算机可存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令被执行时，实现权利要求1-5任一项所述的方法。