【摘 要】
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空气质量作为人类赖以生存的环境条件,越来越受大家的重视,为此国家和个人都在为保护环境做出贡献。为了提出更有效的保护措施,应充分分析各个影响空气质量的因素,并对空气质
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空气质量作为人类赖以生存的环境条件,越来越受大家的重视,为此国家和个人都在为保护环境做出贡献。为了提出更有效的保护措施,应充分分析各个影响空气质量的因素,并对空气质量进行预测,进而为人们实施环境保护提供良好的判断依据,防范空气质量对人们的出行和生活造成影响。本文选用北京市昌平区逐小时空气污染数据集,使用8项评价指标对ARIMA模型、BP神经网络模型、XGBoost模型进行评估。结果表明XGBoost模型表现最好,BP神经网络模型次之。为了更进一步提升预测精度,本文使用5个模型融合方法对上述3个模型进行融合。为了评估混合模型的效果,本文选择三个比较有概括性和针对性的指标:均方根误差、校正决定系数和平均绝对百分比误差。结果表明,预测误差平方和倒数融合模型的三个评价指标是这8个模型里边最优的。因此,本文最终得出结论:使用预测误差平方和倒数融合法对XGBoost模型、ARIMA模型、BP模型进行融合,得到的混合模型的预测效果比前3个单模型的预测结果更精确。
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