利用AO-SVR模型预测PM2.5浓度

针对支持向量回归(support vector regression, SVR)模型无法主动选取最优参数和核函数等问题，采用天鹰算法(aquila optimizer, AO)对其进行优化，构建天鹰算法优化支持向量回归模型(AO-SVR)。分别构建AO-SVR、SVR、灰狼算法优化支持向量回归(GWO-SVR)、鲸鱼算法优化支持向量回归(WOA-SVR)4种模型，使用2020-01-01～30拉萨、乌鲁木齐、长春、武汉、上海5市的大气污染物、气象因素以及天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay, ZTD)的小时数据，分别预测5市2020-01-31的PM_2.5浓度变化。结果表明，AO-SVR模型的适用性更好，其中，上海的预测值最贴近实际观测值。