基于时空混合模型的PM2.5浓度预测

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近年,“雾霾”的频繁爆发,使得人们更关注环保问题。为有效地应对“雾霾”天气,人们对提前了解空气质量状况的需求愈发强烈。在此背景下,本文基于北京市空气质量监测站点按小时收集的PM2.5浓度数据,提出了预测站点未来1~6小时逐小时的PM2.5浓度的时空混合预测模型。首先,通过对PM2.5浓度的数据集进行分析,发现数据有大量缺失,为了使预测效果更准确,本文首先提出基于内部因素和外部因素结合法,并利用该方法填充PM2.5浓度的缺失值。基于内部因素的填充方法主要是根据各监测站点按小时收集的PM2.5浓度数据,
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