《表3 不同模型的预测结果对比》

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《基于神经随机森林的局部空气质量预测模型》

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图7展示了模型预测值和实际值的线性拟合结构，其中相关系数为0.952，拟合度R2达到了0.973。图8是随机森林（RF）、神经网络（NN）、支持向量机回归（SVR）、线性回归（LR）、LSTM神经网络（LSTM）模型与NRF模型的预测误差对比图，RF和LR的误差在（-90，60）范围内，NN和SVR的误差在（-280，70）之间，LSTM的误差在（-60，270）之间，NRF的误差则在（-70，30）之间。相比较其它模型，NRF的预测误差范围最小，分布也比较均匀集中。具体性能指标对比见表3。