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作者：王永生;谭诗怡;刘文静;刘广文;张德龙;
单位：内蒙古工业大学数据科学与应用学院;内蒙古自治区气象数据中心;
摘要：沙尘天气会使空气浑浊、空气污染物含量剧增，给人类生产生活带来恶劣影响。研究可吸入颗粒物(PM_(10))浓度变化趋势并提前预测结果，有利于提前预防沙尘空气污染物带来的危害。为提高沙尘污染物浓度预测精度，解决传统单一模型预测结果滞后及拟合性较差等问题。为此，提出一种基于变权重组合的沙尘PM_(10)浓度混合预测方法。1)利用极端梯度提升回归树算法筛选重要气象特征，并将PM_(10)和筛选出来的气象特征通过长短期记忆提取输入变量中隐藏的时序特征关系。2)使用能量熵优化变分模态分解算法对PM_(10)进行分解，利用门控循环单元对分量进行预测。3)采用变权值动态分配法组合单一预测模型的PM_(10)浓度预测值，构建基于变权重组合的沙尘PM_(10)浓度混合预测模型。在内蒙古二连浩特数据集上进行实验，实验结果表明文中提出的混合预测模型的预测精度优于单一预测模型，混合预测模型的3个评价指标都优于其他单一预测模型，拟合优度提高2%～20.3%,平均绝对误差降低45%～79.5%,均方根误差降低45.5%～76%。证明本模型能够对PM_(10)浓度进行有效的预测。
关键词：PM_(10)浓度预测;;沙尘污染物;;梯度提升回归树算法;;变分模态分解算法;;长短期记忆网络;;门控循环单元
基金资助：国家自然科学基金(62366039);; 内蒙古自治区自然科学基金(2021LHMS06001;2023LHMS06023);; 内蒙古自治区科技计划项目(2023YFSH0066);; 内蒙古自治区高等学校科学研究项目(JMZD202301);; 基本科研业务费(JY20220273;JY20230040;JY20240002;JY20240061);; 内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划(NJYT23104)资助
