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基于模态分解与机器学习的空气质量预测研究

一、引言

随着工业化进程的加快和城市人口的激增，空气质量问题已成为全球关注的焦点。准确的空气质量预测对于制定环境保护措施、减少污染物排放和提高人民生活质量具有重要意义。传统的空气质量预测方法主要依赖于气象数据和化学模型，但这些方法往往受到数据复杂性和不确定性的限制。近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，基于模态分解与机器学习的空气质量预测方法逐渐成为研究热点。本文旨在研究基于模态分解与机器学习的空气质量预测方法，以提高预测精度和可靠性。

二、模态分解方法

模态分解是一种信号处理方法，可以将复杂的信号分解为多个模态，从而更好地理解信号的特性和变化规律。