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基于AQI的空气污染物预报研究

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随着可持续发展战略的进程加速推进,空气质量也成为了人们生活关注的重点.由于广泛使用的空气质量预报(WRF-CMAQ)模式在未知生成机理时预报空气质量不理想,且一次预报数据与实测数据相关性不高,所以提出基于主成分分析与支持向量机(PCA-SVM)算法的二次预报模型来对空气中的污染物进行预报.该模型是通过PCA-SVM算法的二次预报模型计算各项污染物的空气质量分指数(IAQI)对污染物进行预测和分类,结果表明该方法能提高预报的准确率,具有较好的实用性,能达到较为理想的空气质量预报效果.

张顺顺、卢彦希、罗崴、李东旭、马凯

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广西科技大学自动化学院 广西柳州 545000

北京交通大学电气工程学院 北京 100044

桂林电子科技大学信息与通信学院 广西桂林 541004

二次建模 空气质量分指数 首要污染物 PCA-SVM

广西硕士研究生创新项目

YCSW2022434

2024

能源与环境
福建省能源研究会,福建省资源利用协会,福建省煤炭学会

能源与环境

影响因子：0.287
ISSN：1672-9064
年,卷(期)：2024.(1)
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