【摘 要】
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针对PM2.5浓度的非线性、不确定性等特征，提出了一种基于集成树-梯度提升决策树（EnsembleTrees-GBDT）的PM2.5预测模型. 该模型首先在集成树框架下进行特征选择，即选取PM2.5浓度主
【基金项目】
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全国教育科学规划项目-教育部重点课题(DLA190426)
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针对PM2.5浓度的非线性、不确定性等特征，提出了一种基于集成树-梯度提升决策树（EnsembleTrees-GBDT）的PM2.5预测模型. 该模型首先在集成树框架下进行特征选择，即选取PM2.5浓度主要影响因素，使用算术均值聚合法计算出各项特征对PM2.5浓度增加的影响程度，并以影响程度由强到弱的次序排序；其次使用网格搜索对GBDT算法进行参数优化，选取树的深度等参数最优值；最后构建完整的PM2.5浓度集成预测模型. 并且使用北京市2015—2016年的污染物浓度和气象条件观测值2个数据集，对模型进行了预测仿真实验. 对比实验表明，所提出的EnsembleTrees-GBDT预测模型相比于决策树、随机森林、支持向量机等模型，具有更低的平均绝对误差和均方根误差，同时具有更好的泛化能力，能够更准确地预测PM2.5浓度并实现对PM2.5浓度影响因素的有效分析.
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