【摘 要】
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近年来我国多地区雾霾天气频发,针对PM2.5浓度变化的非线性、时变性等特点,建立了基于支持向量机-小波神经网络(SVM-WNN)的组合预测模型。采用网格搜索算法对SVM的参数进行优
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近年来我国多地区雾霾天气频发,针对PM2.5浓度变化的非线性、时变性等特点,建立了基于支持向量机-小波神经网络(SVM-WNN)的组合预测模型。采用网格搜索算法对SVM的参数进行优化,利用优化后的模型进行初始预测,并结合WNN强大的非线性拟合能力的特点对其预测残差进行修正。以石家庄市每小时监测的PM2.5浓度数据为样本建立模型并进行预测,结果表明,组合模型预测的平均相对误差为7.2%。对比单一模型,组合模型的预测的效果更好,这也为短时PM2.5浓度预测提供一个新的方法。
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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