简介:在应用PM2.5、PM10、SO2、Co、NO2和03六种污染物浓度指标预测的基础上,将最高气温、最低气温、天气现象、风向、风力5种气象条件指标增添到空气污染预测输入变量中,采用K最近邻(KNN)和支持向量机(SVM)两种算法建立北京市空气污染等级分类预测模型。论文采用中国环境监测总站公布的北京市2014年1月1日至2016年4月30日的6种污染物浓度指标数据以及北京市气象台公布的北京市2014年1月1日至2016年4月30日的5种气象条件指标数据进行测试实验。结果发现,KNN模型预测的准确度为83.56%,SVM模型预测的准确度为87.32%,SVM模型在空气污染等级分类预测方面比KNN模型的准确度高出3.76%,建议将来在北京市空气污染等级预测中采用SVM模型以期获得较好的预测和空气污染控制效果。