基于广义加性模型的北京市PM2.5浓度影响因素分析

• 作者: 张默 李晓童
• 来源期刊: 数据挖掘
• 学科: 经济
• 关键词: PM2.5 广义加性模型 线性回归模型
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 168-178
• 页数: 11页
• 分类号: F2

摘要

近年来,北京的空气污染日趋严重,PM2.5也引起了社会各界的广泛关注。目前针对北京市PM2.5浓度影响因素的研究中,在影响因素种类和模型选择方面有明显的局限性。文章基于上述两点,建立了以PM2.5浓度为响应变量、影响因素为预测变量的广义加性模型,结果发现PM2.5浓度的影响因素包括NO2浓度、风速、温度、月份、CO浓度、O3浓度和湿度。文章还建立了线性回归模型进行对比,结果发现加性模型的拟合效果明显优于线性模型。