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為了提高花粉濃度預報的準確率，解決現有花粉濃度預報準確率不高的問題，提出了一種基于粒子群優化（PSO）算法和支持向量機（SVM）的花粉濃度預報模型。首先，綜合考慮氣溫、氣溫日較差、相對濕度、降水量、風力、日照時數等多種氣象要素，選擇與花粉濃度相關性較強的氣象要素構成特征向量;其次，利用特征向量與花粉濃度數據建立SVM預測模型，并使用PSO算法找出最優參數;然后利用最優參數優化花粉濃度預測模型;最后，使用優化后的模型對花粉未來24 h濃度進行預測，并與未優化的SVM、多元線性回歸法（MLR）、反向神經網絡（BPNN）作對比。此外使用優化后的模型對某市南郊觀象臺和密云兩個站點進行逐日花粉濃度預測。實驗結果表明，相比其他預報方法，所提方法能有效提高花粉濃度未來24 h預測精度，并具有較高的泛化能力。
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