【摘 要】
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针对PM2.5时间序列的非线性、高噪声、不平稳与波动性的特征，提出一种基于分解集成框架以及相关性去噪的新型XGBoost-ARIMA混合预测模型。以石家庄市为例，选择PM10、SO2等4个影响因子，PM2.5为目标因子，构建混合预测模型以合理区分与处理时间序列中高频、低频数据，并通过Pearson相关性去噪方法对时间序列中的噪声因子进行去除。实例验证及与经典预测模型的对比研究表明，提出的新型XGB
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（31870532）； 湖南省自然科学基金项目（2021JJ31163）； 湖南省教育科学“十三五”规划基金项目（XJK20BGD048）；
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针对PM2.5时间序列的非线性、高噪声、不平稳与波动性的特征，提出一种基于分解集成框架以及相关性去噪的新型XGBoost-ARIMA混合预测模型。以石家庄市为例，选择PM10、SO2等4个影响因子，PM2.5为目标因子，构建混合预测模型以合理区分与处理时间序列中高频、低频数据，并通过Pearson相关性去噪方法对时间序列中的噪声因子进行去除。实例验证及与经典预测模型的对比研究表明，提出的新型XGBoost-ARIMA混合预测模型适用于大气污染治理以及环境政策制定所需的PM2.5质量浓度日均数据预测，实现了针对大气污染物日均质量浓度的准确预测，能够为污染治理与政策制定提供科学的数据支撑；该方法与经典预测模型相比，具有更优的预测性能（平均绝对误差仅为10.465 18,且希尔不等系数低至0.085 89）。
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北京时间2021年10月6日,瑞典皇家科学院宣布,将2021年诺贝尔化学奖授予德国化学家本杰明·利斯特（Benjamin List）和美国化学家大卫·W·C·麦克米兰（David W.C. MacMillan）,以表彰他们在开发不对称有机催化研究中做出的突出贡献。
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