【摘 要】
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支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术，其非线性回归预测性能优越于传统统计方法。提出了一种大气污染物浓度预测模型，该方法将支持向量机应用于大气污染物浓度预
【机 构】
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西安科技大学理学院,西安科技大学能源学院
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支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术，其非线性回归预测性能优越于传统统计方法。提出了一种大气污染物浓度预测模型，该方法将支持向量机应用于大气污染物浓度预测，首先对各类影响因子进行分析并进行建模预测；而后利用主成分分析的方法对输入因子降维，从而形成支持向量机的训练样本集；在此基础上建立了基于RBF核函数支持向量回归法的大气污染预模型。大气污染预测实例表明，该方法具有泛化能力强、预测精度高、训练速度快、稳定性好、便于建模等优点，有良好的应用前景。
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