本文主要是介绍空气质量预测 | Matlab实现基于SVR支持向量机回归的空气质量预测模型,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
文章目录
- 效果一览
- 文章概述
- 源码设计
- 参考资料
效果一览
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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