机器学习在空气质量测定方面的应用——PM2.5测定

机器学习在空气质量测定方面的应用——PM2.5测定

论文摘要

近年来,随着我国工业化水平的不断提高,环境问题日益成为人们最为关心的话题之一,而空气质量的优劣程度是最为重要的标准,PM2.5是日常生活中评估空气质量的最直接的方式。针对该问题,本研究利用线性回归机器学习算法来分析北京市某时刻的时序信息和大气相关数据,通过模型分析实现对该时刻北京市PM2.5值的辅助预测。其旨在于使PM2.5的预测更加及时准确,以满足人们对于环境问题与日俱增的需求。

论文目录

  • 1 引言
  •   1.1 重要性
  •   1.2 国内外研究现状
  •   1.3 本研究的创新点
  • 2 机器学习知识及训练数据集介绍
  •   2.1 机器学习概念介绍
  •   2.2 数据来源及训练数据集介绍
  •   2.3 数据预处理
  •     2.3.1 离散型特征编码
  •     2.3.2 归一化
  • 3 线性回归算法
  •   3.1 算法综述
  •   3.2 线性回归模型的构建
  •     3.2.1 损失函数
  •     3.2.2 梯度下降
  •   3.3 利用模型进行分析和预测
  •   3.4 模型评估
  •   3.5 研究结果及评价
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 田润阳

    关键词: 机器学习,线性回归,指数,空气质量预测

    来源: 通讯世界 2019年03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,自动化技术

    单位: 延安市新区高级中学

    分类号: TP181;X831

    页码: 186-187

    总页数: 2

    文件大小: 181K

    下载量: 303

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