收录：
摘要：
针对大气PM_(2.5)质量浓度的非线性和非平稳性的特点,为了提高PM_(2.5)质量浓度的预测精度,采用＂分解与整合＂的预测方法,建立了基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和支持向量回归(support vector regression,SVR)的混合预测模型(CEEMD-SVR).该模型首先采用CEEMD对PM_(2.5)质量浓度的原始时间序列进行分解,得到若干具有不同时间尺度的相对平稳分量;然后采用SVR算法对各个分量分别进行预测;最后求出各个分量的预测值之和,作为原始PM_(2....
关键词：
通讯作者信息：
电子邮件地址：
