为了提高细颗粒物PM<sub>2.5</sub>浓度预测精度，提出一种主元成分分析与在线序列极限学习机相结合（PCA-OS-ELM）的PM<sub>2.5</sub>浓度预测方法. 首先，通过主成分分析方法（PCA）提取高维大气数据中影响空气质量的关键变量，并去除不必要的冗余变量；其次，利用提取的关键变量建立在线序列极限学习机（OS-ELM）网络预测模型，将批处理和逐次迭代相结合，不断更新训练数据和网络参数实现大气PM<sub>2.5</sub>浓度快速预测.研究结果表明，PCA-OS-ELM预测方法采用不同批次训练数据更新模型的方式，能够快速实现大气PM<sub>2.5</sub>浓度预测，证明了该方法的有效性.与其他方法相比，该方法预测误差小，预测精度高，具有更好的实用价值.
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基于PCA-OS-ELM的大气PM<sub>2.5</sub>浓度预测
本站小编 Free考研考试/2023-12-02
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