【摘 要】
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为更好地掌握日均PM2.5浓度的变化规律,提出了一种基于多模态支持向量回归（MSVR）的混合预测模型。利用集成经验模态分解将日均PM2.5数据分解成不同频段的分量序列,以降低数据的
【机 构】
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玉环市环境监测站;兰州大学资源环境学院;
【基金项目】
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环保部专项计划(2111101);国家自然科学基金(41075102)
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为更好地掌握日均PM2.5浓度的变化规律,提出了一种基于多模态支持向量回归（MSVR）的混合预测模型。利用集成经验模态分解将日均PM2.5数据分解成不同频段的分量序列,以降低数据的非平稳性。然后根据每组分量自身特点构建不同的支持向量回归（SVR）模型,并通过相关分析确定各分量输入变量。最后,将各分量预测值进行叠加得到最终预测结果。以浙江省玉环市的PM2.5浓度进行验证。结果表明:与单一SVR模型相比,MSVR模型具有更好的预测效果,精度评价指标MAE、MAPE和RMSE分别下降了26.98%、23.04%、34.08%,这为大气污染预控提供了有效的技术支持。
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