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要想确保预测模型有良好的拟合效果,必须要构建多元回归模型以及机器学习预测模型,以此预测PM2.5质量浓度。本文在介绍改善输入因子的基础上,分别介绍了多元线性回归预测模型和机器学习算法预测模型,希望可以为有需要的人提供参考意见。
基于气象因素的PM2.5质量浓度预测模型探讨
【摘 要】
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要想确保预测模型有良好的拟合效果,必须要构建多元回归模型以及机器学习预测模型,以此预测PM2.5质量浓度。本文在介绍改善输入因子的基础上,分别介绍了多元线性回归预测模型
【机 构】
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合肥职业技术学院信息工程与传媒学院
【出 处】
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科技视界
【发表日期】
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2019年5期
【基金项目】
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2018年度安徽高校自然科学重点研究项目,项目名称:“雾霾天气PM2.5预测模型构建与应用研究”(KJ2018A0827);2018年度安徽高校自然科学重点研究项目,项目名称:“大数据技术在网络零售业的应用研究”(KJ2018A0828);安徽省2017年质量工程新工科研究与实践项目,项目名称:“新工科创新创业人才的多方协同育人模式探索与实践研究”(2017xgkxm80);安徽省2016年高
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