TY -的A2 -约翰逊,Christer盟——Moustris k . p . AU - Nastos p t . AU - Larissi, i . k . AU - Paliatsos a . g . PY - 2012 DA - 2012/07/18 TI -应用多元线性回归模型和人工神经网络在表面臭氧预测大希腊地区,希腊SP - 894714六世- 2012 AB -试图预测每日最大表面臭氧浓度在接下来的24小时,在大雅典地区(棉酚)。为此,我们应用多元线性回归(高)模型对预测模型基于人工神经网络(ANN)方法。基本气象参数的可用性是非常重要的为了预测臭氧的浓度水平。造型是基于记录气象和空气污染十三个监测站点的数据中的棉酚(希腊的网络环境、能源和气候变化)在5年内从2001年到2005年。评估的性能构造模型,使用适当的统计指标,清楚地表明,在各个方面,到目前为止是ANN模型的预测模型。这表明,ANN模型可用于一般人群发出警告,主要敏感组。SN - 1687 - 9309 UR - https://doi.org/10.1155/2012/894714 - 10.1155 / 2012/894714摩根富林明的进步气象学PB - Hindawi出版公司KW - ER