[01190337]京津冀区域大气环境质量预报预警模型关键技术研究与应用

该项目针对如何有效提高京津冀区域大气环境质量预报预警精度等问题,利用人工智能、软件工程等技术手段,攻克京津冀区域大气环境质量预报预警模型中的技术难点,设计开发京津冀区域大气环境质量预报预警系统,实现京津冀区域高精度大气环境质量预报预警。其关键技术与创新点为： （1）利用多元线性回归、因子分析和偏相关分析方法,提出一种基于因子分析-偏相关理论与多元回归大气污染物浓度影响关键因子识别方法,有效识别出高影响大气污染的关键污染因子。 （2）利用正则极限学习机、支持向量机模型和改进萤火虫算法,提出一种基于变权VASGSO-RELM-SVM空气质量组合预测模型,实现京津冀区域0-24小时、24-48小时、48-72小时的高精度大气环境质量预报。 （3）利用正则极限学习机、改进的布谷鸟优化算法,提出一种基于改进布谷鸟算法优化正则极限学习机的空气质量预警模型,实现京津冀区域0-24小时、24-48小时、48-72小时的高精度大气污染预警。 经使用表明,该系统功能设计科学合理,使用便捷,有效提升环保服务能力。