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[口头报告]基于集成学习的山东省PM2.5高分辨率空间模拟
基于集成学习的山东省PM2.5高分辨率空间模拟
编号：10
稿件编号：189 访问权限：仅限参会人
更新：2025-09-10 13:31:54 浏览：139次
口头报告
报告开始：暂无开始时间 （Asia/Shanghai）
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摘要
PM2.5 浓度预测对于空气污染的防控和治理具有重要意义。研究基于山东省327个站点的环境监测数据，将数据集划分为训练集、验证集和测试集。采用决策树、随机森林、XGBoost、LightGBM、SVM、GBDT及神经网络等多种回归模型进行训练，并通过贝叶斯算法优化超参数。利用验证集评估各模型的性能（MSE、RMSE、MAE、R²），进而应用熵权法与TOPSIS方法结合确定各模型权重集成回归模型。结果表明，集成模型优于任何单一模型，预测精度更高。将其应用于山东省全年、雾霾天、1月及7月的1 km×1 km分辨率PM₂.₅浓度反演，实现了对山东省近地面PM₂.₅浓度的高精度模拟与空间制图，可为区域大气污染精准防控提供科学依据。
关键字
PM2.5,集成学习,空间模拟
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