【摘 要】
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基于2014～2019年长沙市6种空气污染物日均浓度的监测数据、同期的气象数据，利用随机森林重要性评估的方法对影响污染物浓度的预报因子进行筛选，构建了基于随机森林算法和支持向量机算法的2种机器学习预报模型对6种空气污染物浓度分别进行预报。结果表明：各污染物浓度预报结果的均方根误差随着AQI指数的增加而变大；经随机森林变量筛选优化之后2种模型对各种污染物浓度的预报准确率都有所提升,且预报准确率都随着
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2020YFA0608402）； 国家自然科学基金面上项目（41575138）；
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基于2014～2019年长沙市6种空气污染物日均浓度的监测数据、同期的气象数据，利用随机森林重要性评估的方法对影响污染物浓度的预报因子进行筛选，构建了基于随机森林算法和支持向量机算法的2种机器学习预报模型对6种空气污染物浓度分别进行预报。结果表明：各污染物浓度预报结果的均方根误差随着AQI指数的增加而变大；经随机森林变量筛选优化之后2种模型对各种污染物浓度的预报准确率都有所提升,且预报准确率都随着预报时效的增大而降低。整体而言，支持向量机回归模型对长沙市空气污染预报具有更强的泛化能力，误差更小。
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