基于小波分解和SVM的城市大气污染浓度预测

作者：陈伟; 吴介军; 段渭军小波分解支持向量机神经网络大气污染预测

摘要：使用一种结合小波分解和支持向量机的方法建立城市大气污染物浓度预测模型。首先将大气污染物浓度数据序列小波分解和重构为不同频段的分解序列，然后对各分解序列使用不同的模型进行预测，最后将各分解序列的预测结果合成为浓度的最终预测结果。实验结果表明，该模型的预测精度优于RBF神经网络模型及一般支持向量机模型。

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