基于支持向量机的城市空气质量时间序列预测模型探究

基于支持向量机的城市空气质量时间序列预测模型探究随着工业化和城市化的快速发展，城市空气质量越来越成为人们关注的焦点。粉尘、二氧化硫、氮氧化物等有害气体的排放严重影响着居民的身体健康。为了更好地预测和治

基于支持向量机的城市空气质量时间序列预测模型探 究 随着工业化和城市化的快速发展，城市空气质量越来越成为人们关 注的焦点。粉尘、二氧化硫、氮氧化物等有害气体的排放严重影响着居 民的身体健康。为了更好地预测和治理城市空气质量，基于支持向量机 的城市空气质量时间序列预测模型应运而生。 SVMVapnik 支持向量机（）是一种有效的机器学习算法，最初由等 “” 人提出。它基于关注训练数据中的支持向量，通过查找数据集中的 SVM 最优超平面来进行分类或回归预测。在生态环境领域，已经得到广 泛的应用，如气象数据预测、水质分析等。 SVM 基于支持向量机的城市空气质量时间序列预测模型，是一种将 算法应用于城市空气质量时间序列预测的方法。其基本思路是，利用历 史空气质量数据，结合气象因素、交通状况等外部影响因素，构建预测 模型来预测未来的空气质量。 首先，对空气质量预测模型建立前的数据分析，需要判断数据的稳 StatTools 定性、随机性和季节性。这需要使用时间序列分析方法和软件 来进行，得到满足建模要求的数据子集。 SVM 其次，选择合适的内核函数，进行训练集的处理和模型训练。 SVM 内核函数一般包括线性函数、多项式函数、径向基函数等等。调整 内核函数和惩罚因子的超参数，通过交叉验证方法对模型参数进行优 化，得到最佳预测模型。 最后，在模型训练后，将模型应用于测试集预测，并通过评价指标 MSE 比较预测结果和实际值的误差，如均方误差（）、均方根误差 RMSEMAE （）和平均绝对误差（）等。 基于支持向量机的城市空气质量时间序列预测模型具有很高的准确 性和实用性。该模型能够对空气质量进行有效预测，并提供相关的决策