yanghapppy

针对神经网络算法在当前PM2．5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题，引入RFR（randomforestregression，随机森林回归）算法，分析气象条件、大气污染物浓度和季节所包含的22项特征因素，通过调整参数的最优组合，设计出一种新的PM2．5浓度预测模型——RFRP

# 方法一：如果系统中同时存在 Python 2 和 Python 3，可用它指定版本来运行代码： # py -2 helloworld.py # py -3 helloworld.py # 方法二：使用pip # py -2 -m pip install requests # py -3 -m p