基于机器学习方法的臭氧和PM2.5污染潜势预报模型r——以成都市为例

来源 :北京大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhoudddmmm
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以成都市为例,以多项可能影响污染物时空分布的变量为潜在预报因子,筛选关键入模因子,利用2016—2018年数据为训练集,采用多元线性回归、BP神经网络和随机森林算法,建立成都市夏季(4—8月)臭氧及冬季(11—2月)PM2.5污染潜势模型,并利用2019年数据对模型的中长期污染潜势浓度的预报性能进行评估.结果表明,建立的多元线性回归、BP神经网络和随机森林模型对成都市臭氧及PM2.5的短期(1~3天)污染潜势都具有良好的预报效果,对7~15天的中长期潜势预报表现稳定.其中,多元线性回归模型和随机森林模型分别对臭氧和PM2.5表现出相对最佳的预报性能.
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