【摘 要】
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与重量法相比,基于光散射法的总悬浮颗粒物(TSP)浓度监测仪器具有响应速度快、体积小、成本低等优点。然而,散射强度与TSP质量浓度之间的关系随环境条件和颗粒物性质的变化是非线性的,难以进行人工修正。本研究应用四种机器学习模型(支持向量机SVM、随机森林RF、梯度提升树GBRT和人工神经网路ANN)来校正光散射法仪器TSP浓度测量值。利用上海市城区内17个采样点1141个小时的滤膜称重法和光散射法测
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与重量法相比,基于光散射法的总悬浮颗粒物(TSP)浓度监测仪器具有响应速度快、体积小、成本低等优点。然而,散射强度与TSP质量浓度之间的关系随环境条件和颗粒物性质的变化是非线性的,难以进行人工修正。本研究应用四种机器学习模型(支持向量机SVM、随机森林RF、梯度提升树GBRT和人工神经网路ANN)来校正光散射法仪器TSP浓度测量值。利用上海市城区内17个采样点1141个小时的滤膜称重法和光散射法测量数据,以及附近国控点的污染物浓度数据,进行模型训练和验证。所有四个机器学习模型将校正回归线的斜率从0.
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