《表1 变量缩写及其含义：支持向量机回归在臭氧预报中的应用》
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本研究选取2016年5月20日～8月15日这一O3高值时段进行预报，缺失的数据都被剔除，期间有效的小时平均数据为1 436组，日平均数据为71组，样本数达到了SVMr建模所需的特征量[22，26，30].为提高模型的泛化能力，选取各月约70%的数据作为训练集，剩余时段的数据作为预报集，所用的数据通过MATLAB中的mapminmax函数归一化到（0，1）以消除不同数据间量纲的影响.O3及其前体物的单位均为体积分数（×10-9），观测的56种VOCs分为烷烃、芳香烃、烯烃和炔烃这4类进行讨论，具体划分可参见文献[31].为方便表达，文中模式输入方案的变量名称均用缩写表示（见表1）.
| 图表编号 | XD0033575300 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2019.04.15 |
| 作者 | 苏筱倩、安俊琳、张玉欣、梁静舒、刘静达、王鑫 |
| 绘制单位 | 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室气候与环境变化国际合作联合实验室气象灾害预报预警与评估协同创新中心、南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室气候与环境变化国际合作联合实验室气象灾害预报预警与评估协同创新中心、青海省人工影响天气办公室、中国气象局气象探测中心、南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室气候与环境变化国际合作联合实验室气象灾害预报预警与评估协同创新中心、南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室气候与环境变化国际合作联合实验室气象灾害预报预警与评估协同创新中心 |
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