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题名基于多元回归的延安市PM2.5浓度预测
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作者
王思源
任瑛
夏必胜
王文发
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机构
延安大学数学与计算机科学学院
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出处
《信息技术》
2024年第5期15-21,共7页
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基金
国家自然科学基金(61866038,61763046,61962059,61902339,62041212)
陕西省自然科学基础研究计划项目(2021JM-418)
+3 种基金
延安大学博士科研启动项目(YDBK2019-06)
延安市科技专项资助项目(YDFK073)
延安市科技局项目(203010096)
延安大学校级项目(205040306)。
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文摘
工业化进程的加快带来的不只是经济的飞速发展,还有以PM2.5为主的污染物浓度的增加,给人类的健康以及环境的治理带来不利影响,合理有效的PM2.5浓度预测对于人类健康和环境治理有着重要意义。文中设计了基于多元回归模型的PM2.5浓度预测模型,分别预测了延安市春季、夏季、秋季和冬季的PM2.5浓度,与极限树回归、Catboost回归和K邻近回归等回归模型的预测结果进行对比。结果表明多元回归模型的误差较小,拟合精度较高,为延安市大气污染的治理提供了可靠的科学依据。
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关键词
多元回归
PM2.5预测
极限树回归
随机森林
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Keywords
multiple regression
PM2.5 prediction
extra tree regression
random forest
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分类号
O242.1
[理学—计算数学]
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