《表2 l取值不同时的预测性能》

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《基于互补集合经验模态分解与支持向量回归的PM_(2.5)质量浓度预测》

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对于输入变量的形式，即滞后时间l，本文采取反复试验的方法确定最佳滞后时间.l取值为[1，5]之间的整数，其中l=t（t∈[1，5]）表示用过去第1～t天的PM2.5质量浓度作为输入变量来预测次日的PM2.5质量浓度.表2给出了当l取不同值时CEEMD-SVR模型的预测结果.可以看出，对于这2个站点，当滞后时间l取值为2时，MAE、RMSE和MAPE的取值均最小.因此，本文选取过去第1、2天的PM2.5质量浓度作为输入变量来预测次日的PM2.5质量浓度.