《表2 时间因子统计汇总Tab.2 Statistical Summary of Time Factors float》

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《融机器学习与WRF大气模式的PM2.5预报方法》

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除气象因子外，时间因子也是京津冀地区PM2.5浓度预报模型的重要输入因子之一。表2列出了实验数据中包含的基本时间因子，主要包括月、星期。考虑到污染呈现出秋、冬严重，春、夏较轻的特点，而从气候上看该区的秋、冬季一般是当年9月至来年2月，为使月参数更好地表现出该规律，更好地参与模型计算，对该参数进行如式1所示的调整。