摘要：利用机器学习模型识别出O₃浓度的传输和生成特征，极大程度优化了多模式机器学习预测技术，提高了O₃逐小时预测准确度和预测性能;与实际观测数据结合，输出点位O₃小时预测值、城市当日余量预测值并实现小时滚动更新预测结果，使其更接近实际情况;本发明极大程度地将机器学习预测算法和大气污染防控业务应用结合，科学指导环境管理者对O₃污染应急进行精准防控和应对。

摘要：本发明提供一种自动识别出污染来源解析结果的方法及系统，包括以下步骤:根据划分结果生成测试数据集和训练数据集;使用超参数检验对训练数据集进行处理，得到最优参数k值;获取所属类别的实例数据集;确定所述实例数据集和样本集中的各个样本之间的距离;根据最优参数k值得出所述距离排列在前k个的训练数据集中的样本;根据前k个的训练数据集中的样本的所属类别确定实例数据集的所属类别;本发明可以高效准确的得出污染物来源的解析结果，降低来源解析的技术壁垒，解决了现有技术复杂且依赖硬件资源配置的问题。

摘要：本发明的基于VOCs走航监测的大气污染物快速溯源定位方法，首先利用走航监测采集大气污染相关的数据，结合Flexpart模型得到初步的污染来源区域，针对现有技术中获取污染源后需要人为经验分析导致影响锁定精度和实时性的问题，本发明引入了KNN算法，基于采样高值组分浓度对污染源进行机器学习分析，进一步锁定污染源，实践证明，本发明融合Flexpart模型与KNN算法进行湖源定位，不仅可以精确地锁定污染区域，确认污染企业名单，且计算效率得到了极大地提升，达到了实时、精准、科学的溯源效果。