【摘 要】
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为进一步提高PM2.5浓度预测的精度,基于XGBoost和LSTM进行改进得到变权组合模型XGBoost-LSTM(Variable).过对预测因子进行相关性分析,得到其它大气污染物和气象因素对PM2.5浓度的影响,确定最优PM2.5浓度预测因子,再将预处理后数据集输入LSTM模型和XGBoost模型分别进行预测,采用基于残差改进的自适应变权组合方法得到最终预测结果.结果表明,污染物变量的相对重要性高于气象因子变量,其中当前PM2
【机 构】
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江西理工大学土木与测绘工程学院,复旦大学环境科学与工程系
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC08033105),国家留学基金资助项目(201808360065),江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ150661),国家自然科学基金青年基金资助项目(41701462)。
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为进一步提高PM2.5浓度预测的精度,基于XGBoost和LSTM进行改进得到变权组合模型XGBoost-LSTM(Variable).过对预测因子进行相关性分析,得到其它大气污染物和气象因素对PM2.5浓度的影响,确定最优PM2.5浓度预测因子,再将预处理后数据集输入LSTM模型和XGBoost模型分别进行预测,采用基于残差改进的自适应变权组合方法得到最终预测结果.结果表明,污染物变量的相对重要性高于气象因子变量,其中当前PM2
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