摘要：为了精准预测空气质量指数,提出用粒子群算法优化最小二乘支持向量回归机的PSO_LSSVR模型,并与以往研究中使用的支持向量机、人工神经网络、决策树算法做了比较。结果显示,基于粒子群算法的最小二乘支持向量回归机（PSO_LSSVR）的预测准确率更高,更能精准预测空气质量指数（AQI）。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 基础科学> 基础科学综合
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关键词：空气质量指数预测 粒子群算法 最小二乘支持向量机
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