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题名/责任者:

基于机器学习的PM2.5质量浓度反演与预测/陈优良，王兆茹，李亚倩著

出版发行项:

长沙:中南大学出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-5487-5454-1/CNY48.00

载体形态项:

216页:图;24cm

丛编项:

江西理工大学清江学术文库

个人责任者:

陈优良 著

个人责任者:

王兆茹 著

个人责任者:

李亚倩 著

学科主题:

机器学习-应用-可吸入颗粒物-浓度-反演

学科主题:

机器学习-应用-可吸入颗粒物-浓度-预测

中图法分类号:

X513

题名责任附注:

题名中“2.5”为“PM”的右下角标

提要文摘附注:

本书主要内容为基于机器学习的PM2.5浓度反演及预测，介绍了PM2.5浓度的来源、危害、监测方法以及PM2.5浓度反演与预测方法和模型等方面的理论与技术，同时详细介绍了机器学习算法的基本原理、分类、回归、聚类等方面的知识。以长三角城市群为主要研究对象，分析了PM2.5在不同时间尺度和空间尺度的变化特征，进而挖掘影响PM2.5浓度的因素，包括自然因素、社会因素。通过相关性分析，选择相关因素，建立线性模型和机器学习模型，反演PM2.5浓度，并对建立的模型进行评价，最后基于机器学习方法预测PM2.5浓度，提出PM2.5污染防治对策和建议。

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