单因变量PLS模型在PM2.5实时浓度预测中的应用
[Abstract]:The real-time concentration of PM2.5 is affected by complex factors such as meteorological elements and other pollutants in the air. It is difficult to get effective prediction results by traditional prediction methods. In order to effectively predict the real-time concentration of PM2.5, A prediction method based on PLS regression model with one-dependent variables is presented in this paper. By stepwise regression, the optimal number of effective components of the model is determined and the regression model is established to realize the prediction analysis. Taking the meteorological and air quality data of Beijing as the research object, the real-time PM2.5 concentration prediction of 10 indexes, such as air pressure, wind speed and temperature, which affect the concentration of PM2.5 was constructed. The simulation results show that the goodness of fit of PLS regression model is 96.06% and the average error of PM2.5 real-time concentration prediction is 37.65%. By comparing the model with the traditional principal component regression model, it is found that the PLS model has higher accuracy in the real-time concentration prediction of PM2.5.
【作者单位】： 西北师范大学计算机科学与工程学院;
【分类号】：X513
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