基于AQI的空气污染物预报研究  

作　　者：张顺顺 卢彦希 罗崴 李东旭 马凯 

机构地区：[1]广西科技大学自动化学院,广西柳州545000 [2]北京交通大学电气工程学院,北京100044 [3]桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林541004

出　　处：《能源与环境》2024年第1期97-99,120,共4页Energy and Environment

基　　金：广西硕士研究生创新项目(YCSW2022434)。

摘　　要：随着可持续发展战略的进程加速推进,空气质量也成为了人们生活关注的重点。由于广泛使用的空气质量预报(WRF-CMAQ)模式在未知生成机理时预报空气质量不理想,且一次预报数据与实测数据相关性不高,所以提出基于主成分分析与支持向量机(PCA-SVM)算法的二次预报模型来对空气中的污染物进行预报。该模型是通过PCA-SVM算法的二次预报模型计算各项污染物的空气质量分指数(IAQI)对污染物进行预测和分类,结果表明该方法能提高预报的准确率,具有较好的实用性,能达到较为理想的空气质量预报效果。

关 键 词：二次建模 空气质量分指数 首要污染物 PCA-SVM 

分 类 号：X831[环境科学与工程—环境工程]