基于多元回归的延安市PM2.5浓度预测

作     者：王思源 任瑛 夏必胜 王文发 WANG Si-yuan;REN Ying;XIA Bi-sheng;WANG Wen-fa

作者机构：延安大学数学与计算机科学学院陕西延安716000 

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) 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) 

出 版 物：《信息技术》 (Information Technology)

年 卷 期：2024年第48卷第5期

页      码：15-21页

摘      要：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。

主 题 词：多元回归 PM2.5预测 极限树回归 随机森林 

学科分类：07[理学] 070102[070102] 0701[理学-数学类] 

D　O　I：10.13274/j.cnki.hdzj.2024.05.003

馆 藏 号：203128228...