| 基于多模态支持向量回归的PM_(2.5)浓度预测 |
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| 引用本文： | 陈菊芬,李勇.基于多模态支持向量回归的PM_(2.5)浓度预测[J].环境工程,2019,37(1):122-126. |
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| 作者姓名： | 陈菊芬 李勇 |
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| 作者单位： | 玉环市环境监测站;兰州大学资源环境学院 |
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| 摘 要： | 为更好地掌握日均PM_(2.5)浓度的变化规律,提出了一种基于多模态支持向量回归(MSVR)的混合预测模型。利用集成经验模态分解将日均PM_(2.5)数据分解成不同频段的分量序列,以降低数据的非平稳性。然后根据每组分量自身特点构建不同的支持向量回归(SVR)模型,并通过相关分析确定各分量输入变量。最后,将各分量预测值进行叠加得到最终预测结果。以浙江省玉环市的PM_(2.5)浓度进行验证。结果表明:与单一SVR模型相比,MSVR模型具有更好的预测效果,精度评价指标MAE、MAPE和RMSE分别下降了26.98%、23.04%、34.08%,这为大气污染预控提供了有效的技术支持。
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| 关 键 词： | PM_(2.5)浓度 集成经验模态分解 支持向量回归 预测模型 相关分析 |
FORECASTING OF PM_(2.5) CONCENTRATION BASED ON MULTIMODAL SUPPORT VECTOR REGRESSION |
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