翻译：In order to identify the optimal ML model for MDA8 O3 prediction three prevalent ML models including SVR XGBoost and GRU were selected to evaluate their prediction performance before decomposition

为了确定最适合预测MDA8 O3的机器学习模型，选择了三种常见的机器学习模型（包括SVR、XGBoost和GRU）进行评估其在引入分解之前的预测性能。如表S2所总结的，所有三种机器学习模型在预测每小时O3浓度方面表现出优秀的性能，R2 = 0.97，RMSE < 8，准确率 > 84%。相比之下，对于MDA8 O3的预测性能要差得多，R2 < 0.5，RMSE约为30，准确率<17%。这强调了没有分解的机器学习模型能够准确预测每小时O3浓度，但不能在每日尺度上进行预测。在这方面，我们选择GRU作为分解分析的模型，因为它在每小时预测中具有最低的RMSE。