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为了更好地监测空气质量,作出相应的空气保护措施,本文运用CART树对山东省2018年的空气质量级别进行建模,并用2019年上半年的数据进行分类预测,并将此方法与RBF网络进行对比,实证分析表明CART树拟合效果更好,模型准确率更高。而此模型也可以运用到山东省空气污染情况的预测治理上。
基于CART决策树和RBF神经网络的山东省空气污染状况预测评估
【摘 要】
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为了更好地监测空气质量,作出相应的空气保护措施,本文运用CART树对山东省2018年的空气质量级别进行建模,并用2019年上半年的数据进行分类预测,并将此方法与RBF网络进行对比,
【机 构】
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中国海洋大学数学科学学院
【出 处】
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统计学与应用
【发表日期】
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2019年5期
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