大数据背景下采用互信息与随机森林算法的空气质量预测

大数据背景下采用互信息与随机森林算法的空气质量预测

论文摘要

为了实现城市空气质量的精准预测,针对与城市空气质量预测相关的大数据种类多、规模大、维度高和生成速度快等特点,在研究城市不同区域空气质量评价指标的基础上,提出不同区域空气质量子空间聚类分析方法,挖掘不同区域空气质量的特征。通过对不同区域进行群体划分,并利用互信息矩阵从城市功能、地形、气象条件等方面辨识与不同区域空气质量相关联的因素,构建基于随机森林算法的城市空气质量预测模型。该方法可以有效识别城市不同区域空气质量的强关联因素,避免由于关联因素的差异性对空气质量预测造成的不利影响。仿真结果表明:该方法适用于大数据的分析与处理,并具有较高的预测精度。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 互信息与随机森林算法预测空气质量原理
  •   1.1 区域空气质量多维评价指标
  •   1.2 区域空气质量特性子空间聚类分析方法
  •   1.3 区域空气质量关联因素的互信息分析方法
  • 2 基于随机森林的空气质量预测模型
  •   2.1 训练样本子集选取
  •   2.2 决策树构建过程
  • 3 算例分析
  •   3.1 区域空气质量数据源和数据预处理
  •   3.2 区域空气质量特性聚类分析
  •   3.3 区域空气质量关联因素辨识
  •   3.4 区域空气质量预测
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 杨正理,史文,陈海霞,王长鹏

    关键词: 大数据,关联因素辨识,互信息,随机森林,空气质量预测,云计算

    来源: 环境工程 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑

    专业: 环境科学与资源利用

    单位: 三江学院机械与电气工程学院

    基金: 江苏省高校自然科学研究面上项目(17KJB470011)

    分类号: X51

    DOI: 10.13205/j.hjgc.201903034

    页码: 180-185

    总页数: 6

    文件大小: 278K

    下载量: 475

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