1. 毕业设计（论文）主要目标：
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了解南京市近两年雾霾变化情况；
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分析气象因子和PM2.5浓度，根据数据特点，选用合适的因子做因子分析。
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加深对已学现代统计分析方法的理解和掌握，学习支持向量回归和梯度回归模型的建立方法；
剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！2. 毕业设计（论文）主要内容：
本课题选取南京市2016年-2017年每日的气象因子和PM2.5浓度的相关数据。首先做数据处理。根据资料的查阅，PM2.5浓度会随着气候的变化而变化。所以本文计划先做白噪声检验和平稳性检验观测数据的波动情况，有利于后面模型的建立。接下来做相关性检验观测各气象因子与PM2.5浓度的相关性大小。再做KMO检验，判断选取数据是否适合做因子分析。如果数据适合做因子分析，再利用因子分析选出合适的因子用来训练模型，接下来分别建立支持向量回归机和梯度提升回归树模型，并用交叉验证法优化模型参数。最后对比分析两种模型的预测效果。
3. 主要参考文献
[1]常涛，支持向量机在大气污染预报中的应用研究[J]，气象，2006,32（12）：61-65.
[2]张人禾，李强，张若楠，中国东部持续性强雾霾天气产生的气象条件分析[J]，中国科学：地球科学，2014，44（1）：27-36.
[3]宗晓萍，武子瀚，刘言，基于遗传算法寻优的SVR雾霾预测模型[J]，河北大学学报：自然科学版，2016，36（3）.
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