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基于回归树的地面PM2.5浓度预测.doc

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基于回归树的地表PM2.5预测

摘要:PM2.5细颗粒物是烟雾和阴霾天气的关键危害成分,不仅严重危害人体,而且严重危害社会经济发展的速度。进行PM2.5进行预测十分困难,对PM2.5进行准确的预测,不但利于环保部门制定预防和整治计划,而且它还可以为政府机构制定有效的现有政策提供依据,并减少PM2.5对社会发展的危害。本文在分析PM2.5的影响因素和指标值的基础上,基于分类回归树(CART)实体模型,探讨指标值之间的相互作用项和相关性,建立有效的评价指标体系。利用盐城市监测站数据的基础上利用MATLAB建立预测模型,通过数据处理影响因素分析回归树的构造,结果表明SO2、CO2、CO等污染物质

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