论文摘要
传统空气质量预测是基于天文数据,但是实时性较低,特别是地区网格间的差别难以体现,而雾霾变化对于时间、区域的敏感度较大,传统预测模型对于雾霾预测的效果较低。因此,本文提出采集大面积精细化网格数据,通过大数据技术加速海量数据的处理速度,并基于贝叶斯算法,挖掘空气质量数据的隐藏信息,实现精细化的雾霾预测。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李家樑
关键词: 贝叶斯,大数据,空气质量预测算法
来源: 通讯世界 2019年07期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 环境科学与资源利用,计算机软件及计算机应用
单位: 广东省电信规划设计院有限公司
分类号: TP311.13;X513
页码: 128-129
总页数: 2
文件大小: 607K
下载量: 398
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标签：贝叶斯论文; 大数据论文; 空气质量预测算法论文;