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利用机器学习和多元线性回归模型对西安市近一年的空气质量指数进行了研究，首先利用随机森林思想对数据进行了补齐，然后运用交叉验证对神经网络模型选取最优的隐层节点数和训练周期数，最后，通过比较两种模型的拟合效果发现，神经网络模型在对空气质量指数的预测效果明显好于多元线性回归模型。
基于机器学习在空气质量指数中的应用
【摘 要】
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利用机器学习和多元线性回归模型对西安市近一年的空气质量指数进行了研究，首先利用随机森林思想对数据进行了补齐，然后运用交叉验证对神经网络模型选取最优的隐层节点数和训练
【机 构】
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重庆理工大学数学与统计学院,上海财经大学统计与管理学院
【出 处】
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重庆工商大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2017年3期
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