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空气质量预测 | Matlab实现基于SVR支持向量机回归的空气质量预测模型

文章目录

      • 效果一览
      • 文章概述
      • 源码设计
      • 参考资料

效果一览

空气质量预测 | Matlab实现基于SVR支持向量机回归的空气质量预测模型_第1张图片

空气质量预测 | Matlab实现基于SVR支持向量机回归的空气质量预测模型_第2张图片

文章概述

政府机构使用空气质量指数 (AQI) 向公众传达当前空气污染程度或预测空气污染程度。 随着 AQI 的上升，公共卫生风险也会增加。 不同国家有自己的空气质量指数，对应不同国家的空气质量标准。

基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的回归模型也可以用于空气质量的预测。SVM是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法，它可以通过在特征空间中构建一个最优超平面，将数据点划分为不同的类别或预测连续变量的值。

以下是构建基于SVM回归的空气质量预测模型的一般步骤：

数据准备：收集与空气质量相关的数据，包括空气污染物浓度、气象条件、地理位置等。确保数据集中包含足够的样本以及相应的目标输出&#

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