【摘 要】
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针对支持向量回归（support vector regression, SVR）模型无法主动选取最优参数和核函数等问题，采用天鹰算法（aquila optimizer, AO）对其进行优化，构建天鹰算法优化支持向量回归模型（AO-SVR）。分别构建AO-SVR、SVR、灰狼算法优化支持向量回归（GWO-SVR）、鲸鱼算法优化支持向量回归（WOA-SVR）4种模型，使用2020-01-01～30拉萨
【基金项目】
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国家自然科学基金（41864002）～～；
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针对支持向量回归（support vector regression, SVR）模型无法主动选取最优参数和核函数等问题，采用天鹰算法（aquila optimizer, AO）对其进行优化，构建天鹰算法优化支持向量回归模型（AO-SVR）。分别构建AO-SVR、SVR、灰狼算法优化支持向量回归（GWO-SVR）、鲸鱼算法优化支持向量回归（WOA-SVR）4种模型，使用2020-01-01～30拉萨、乌鲁木齐、长春、武汉、上海5市的大气污染物、气象因素以及天顶对流层延迟（zenith tropospheric delay, ZTD）的小时数据，分别预测5市2020-01-31的PM2.5浓度变化。结果表明，AO-SVR模型的适用性更好，其中，上海的预测值最贴近实际观测值。
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