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1. 基于机器学习的PM2.5短期浓度动态预报模型

戴李杰, 张长江, 马雷鸣

计算机应用 2017, 37 (11): 3057-3063. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.11.3057

摘要（731）

PDF （1092KB）（694）

针对目前现有的PM2.5模式预报系统的预报值偏离实际浓度较大的问题，从上海市浦东气象局获得2015年2月至7月的PM2.5实况观测浓度、PM2.5模式预报（WRF-Chem）浓度和5个主要气象因子的模式预报数据资料，联合应用支持向量机（SVM）和粒子群优化（PSO）算法建立滚动预报模型，对PM2.5未来24小时浓度进行预报，同时对未来一天的昼、夜均值及日均值浓度进行预报，并与径向基函数神经网络（RBFNN）、多元线性回归法（MLR）、模式预报（WRF-Chem）作对比。实验结果表明，相比其他预报方法，所提出的SVM模型较大提高了PM2.5未来1小时浓度预报精度，这与此前的研究结论相符；所提模型能对PM2.5未来24小时浓度进行较好的预报，能对未来一天的昼均值、夜均值及日均值进行有效预报，并且对未来12小时的逐时浓度及未来一天的夜均值浓度的预报准确度较高。

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2. 台风云图伪彩色增强的Berkeley小波变换法

张长江金明星

计算机应用 2010, 30 (06): 1602-1605.

摘要（1274）

PDF （688KB）（999）

将Berkeley小波变换(BWT)和线性分配伪彩色增强方法相结合,给出一种有效的台风云图伪彩色增强方法。首先在Berkeley小波域增强云图的细节,然后将增强后的云图分别利用经典的线性分配和改进的线性分配法进行彩色增强。最后将所给出的方法与直接利用经典的线性分配方法、经典离散正交小波预处理后利用改进的线性分配方法进行对比分析。实验结果证明,该方法简便易行,运算量小,在应用中有较大的灵活性,为低对比度台风云图增强处理提供了一种新途径,同时能够有效突出台风眼区和外围螺旋云带等台风结构信息,为后续台风中心定位和台风强度预报提供参考。