基于机器学习的成都市空气质量预测

成都位于中国西南部,四川盆地中部,是西部地区重要的经济文化和交通中心。近几年,受城市工业发展、汽车尾气排放等因素的影响,成都市空气质量波动较大,引发社会各界的关注。本文搜集了成都市2017年—2023年的空气质量以及气象因子数据,建立了自回归滑动平均模型(auto⁃regressive moving average model,ARIMA)、支持向量回归(support vector regression,SVR)模型、随机森林回归算法(random forest regression,RFR)模型和极致梯度提升(eXtreme gradient boosting,XGBoost)模型,对成都市进行空气质量指数(air quality index,AQI)预测,结果发现SVR模型和XGBoost模型预测效果最好。