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
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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