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基于隨機森林算法的石家莊市首要污染物分類預報技術研究

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摘要：基于2018年1月-2022年6月石家莊市逐日首要污染類型數據和ERA5逐6h再分析氣象要素資料，構建7機器學習所需的多維特征量數據集，并利用隨機森林算法學習訓練，得到石家莊市首要污染物分類預報最佳模型，宴現了不同氣象條件下首要污染物分類識別及預報。結果表明，隨機森林模型預報首要污染物分類準確率達到76%，對PM10、PM2.5首要污染物分類結果最好，召回率達到93%、89%，O3首要污染物次之，召回率為74%。（剩余662字）

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