基于支持向量回归机的大气PM2.5浓度预测模型研究及变化特征分析

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本文主要研究基于支持向量回归机的大气PM2.5浓度预测模型，并分析了PM2.5质量浓度的变化特征。通过对大气PM2.5浓度的预测与实际测量结果进行比较，验证了模型的有效性。研究结果表明，在某个时间段内，PM2.5的质量浓度受到多个因素的影响，包括气象条件、周边环境和排放源等。我们采用支持向量回归机方法，能够准确预测大气PM2.5浓度，并对其变化特征进行了详细的分析。通过本研究的开展，有助于更好地理解大气PM2.5浓度的变化规律，为相关部门的空气质量管理和污染治理提供科学依据。

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