【摘 要】
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通过对某国控点和自建点的空气质量实时监测数据进行了分析研究,以Python语言设计算法,对空气质量数据特征进行了相关性分析和关联度分析,得到导致自建点与国控点空气质量数
【机 构】
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兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程学院,兰州石化职业技术学院信息技术与教育中心,甘肃省委办公厅信息化处
【基金项目】
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高等职业教育20181年度甘肃省高校大学生创新创业专项(2050305-141),兰州石化职业技术学院教科研项目(KJ2019-10),兰州石化职业技术学院教科研项目(JY2017-38)
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通过对某国控点和自建点的空气质量实时监测数据进行了分析研究,以Python语言设计算法,对空气质量数据特征进行了相关性分析和关联度分析,得到导致自建点与国控点空气质量数据产生差异的因素。利用国控点空气质量数据,运用支持向量机SVR模型,解析了两空气质量数据集之间的差异性因素,并根据SVR模型的拟合优度R2对自建点空气质量数据进行了校准,通过该方法分析,校准取得了良好效果。
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