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《空气质量预测 - 通过气象和污染源数据预测空气质量变化（41/90）》
知识点名称应用场景MATLAB函数或工具目的数据导入导入空气质量和气象数据读取外部数据文件并转为表格形式数据预处理填补缺失值，平滑污染物浓度数据smooth()确保数据完整并减少波动，便于后续分析时间序列预测预测未来的空气质量（PM2.5浓度）arima()forecast()建立时间序列模型并预测未来污染物浓度多元回归分析分析气象因素对空气质量的影响fitlm()建立回归模型，量化气象和污染源对空气质量的影响支持向量机回归处理空气质量的非线性预测fitrsvm()
——来自博客 https://blog.csdn.net/weidl001/article/details/143673516
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