【摘 要】
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PM2.5作为大气污染的主要来源，增加了人们的健康风险，因此对每日PM2.5进行研究具有非常重要的意义。本文以山东省为研究区，利用2019年的PM2.5站点实测数据，结合中分辨率成像光谱仪（MODIS）的L3级别的MCD19A2气溶胶光学厚度产品，充分考虑人口、地形、气象等因素，使用RF、SVR、BPNN、DNN等4种机器学习算法对山东省2019年逐日PM2.5进行了模拟。结果表明：在这4种机器学
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41861013;42071089;41801052）；
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PM2.5作为大气污染的主要来源，增加了人们的健康风险，因此对每日PM2.5进行研究具有非常重要的意义。本文以山东省为研究区，利用2019年的PM2.5站点实测数据，结合中分辨率成像光谱仪（MODIS）的L3级别的MCD19A2气溶胶光学厚度产品，充分考虑人口、地形、气象等因素，使用RF、SVR、BPNN、DNN等4种机器学习算法对山东省2019年逐日PM2.5进行了模拟。结果表明：在这4种机器学习算法中，随机森林模型（SF）最适合山东省的日PM2.5模拟。
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