《表3 未来1h空气质量预测结果》

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《基于改进集成学习算法的在线空气质量预测》

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本实验分别建立单步预测（1h）和直接多步预测（12、24h）两类模型，针对3组原始数据构造有效数据集，并采用随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、BP神经网络、XGBoost和OPGBoost这5种算法进行空气质量预测对比实验。每种情况下进行30次实验，预测性能评估指标取平均值，相关结果如表3～表5所示。