【摘 要】
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进行了大气污染物预测研究。针对传统的向量自回归模型方法所面临的过参数化问题，提出了稀疏组lasso罚向量自回归模型并应用近邻梯度下降法求解模型参数。为了验证模型的有效
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273019,61473339);河北省青年拔尖人才支持计划([2013]17);中国博士后科学基金(2014M561202)资助项目
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进行了大气污染物预测研究。针对传统的向量自回归模型方法所面临的过参数化问题，提出了稀疏组lasso罚向量自回归模型并应用近邻梯度下降法求解模型参数。为了验证模型的有效性，将其应用于2015年京津冀大气污染物数据中并对2016年1月1日北京6项大气污染物浓度进行预测。实验数据表明：基于稀疏组lasso罚模型的PM2．5预测归一化均方误差约为3．8％，预测精度高于向量自回归（VAR）模型、基于各种稀疏结构的向量自回归（VAR-L）模型、分层向量自回归（HVAR）模型。此外，京津冀不同城市对北京的空气质量影响程
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