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卷积4372023
5号线程绿色环境工程技术国际会议 |
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文章号 | 01001 | |
页数 | 8 | |
段内 | 空气污染控制技术与气候变化 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202343701001 | |
在线发布 | 2023年10月16日 |
预测分片物10高偏点事件期间使用新混合模型
一号土木工程技术学院马来西亚Perlis大学Jejawi02600马来西亚Perlis
2可持续环境研究集团,优异地球聚合技术中心,马来西亚Perlis大学,Jejawi02600,马来西亚Perlis
3计算机数学学院Teknologi马拉大学,ShahAlam4400Selangor
4国家环境保护研发学院INCPM,Splaiul Indeptie 294,060031罗马尼亚布加勒斯特
*对应作者 :norazian@unimap.edu.my
高偏差事件有助于空气质量下降,因为微粒可吸入,导致呼吸道疾病和其他健康问题了解空气污染事件对人体健康的不利影响,关键是要创建适当模型,有效准确地预测空气污染浓度这项研究建议使用混合模型预测次日PM10半岛马来西亚聚居区Shah Alam、Nilai、Bukit Rambai和Larkin小时空气污染浓度10无X级无2,SO2COO3和气象参数(RH、TWS)1997年HPE事件期间使用,2005年、2005年、2013年和2015年使用向量机和量回归合并构建混合模型以减少输入变量数性能指示数,如平均绝对误差(MAE)、根均方差差(RMSE)和协议索引(d)2)用于评价预测模型性能SVM-QR模型在所有领域都产生良好性能SVM-3选择为Bukit Rambai最佳模型(MAE=5.72,RMSE=9.71)和ShahAlam最佳模型(MAE=11.89,RMSE=22.66),SVM-1选为Larkin和Nilai最优模型(MAE=722,RMSE=13.38)和MAE=6.88,RMSE=11.84)该战略证明有助于降低模型复杂性并增强模型预测能力
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