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基于极端梯度提升算法的西安市逐小时PM2.5浓度预报研究

张煦庭 刘慧 刘瑞芳 巨菲 刘嘉慧敏 高星星 黄少妮 王楠

气象与环境学报2023，Vol.39Issue(1)：44-54,11.
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气象与环境学报2023，Vol.39Issue(1)：44-54,11.DOI:10.3969/j.issn.1673-503X.2023.01.006

基于极端梯度提升算法的西安市逐小时PM2.5浓度预报研究

Study on hourly PM2. 5 concentration forecast based on XGBoost method in Xi'an city

张煦庭 1刘慧 2刘瑞芳 2巨菲 3刘嘉慧敏 2高星星 4黄少妮 2王楠5

作者信息

  • 1. 陕西省农业遥感与经济作物气象服务中心,陕西西安710016
  • 2. 陕西省气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点实验室,陕西西安710016
  • 3. 陕西省气象台,陕西西安710014
  • 4. 西安市气象局,陕西西安710016
  • 5. 陕西省气象科学研究所,陕西西安710016
  • 折叠

摘要

关键词

PM2.5浓度/极端梯度提升算法/机器学习/气象因子/预报

分类

天文与地球科学

引用本文复制引用

张煦庭,刘慧,刘瑞芳,巨菲,刘嘉慧敏,高星星,黄少妮,王楠..基于极端梯度提升算法的西安市逐小时PM2.5浓度预报研究[J].气象与环境学报,2023,39(1):44-54,11.

基金项目

陕西省自然科学基础研究计划项目(2021JQ-965、2022JQ-249、2022JQ-294)、陕西省气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点实验室开放研究基金课题(2020G-6)共同资助. （2021JQ-965、2022JQ-249、2022JQ-294）

气象与环境学报

OACSTPCD

1673-503X

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