《表1 特征选择表：基于随机森林与改进极限学习机的PM2.5浓度模型》

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《基于随机森林与改进极限学习机的PM2.5浓度模型》

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实验根据上文中提到的16种影响因素，以及上海市2013年11月至2018年12月的1866个样本（剔除了原始样本中具有严重数据缺失情况的样本）作为特征选择算法的输入，利用了Python语言进行编程，借助了Pycharm集成开发环境和Scikit-learn机器学习库完成此次实验。表1中的影响系数即为每一个PM2.5影响因素对于PM2.5浓度值的影响程度。各个影响因素的影响系数如表1所示。