论文摘要
为解决目前以雾霾为代表的空气质量预测普遍存在指标单一、特征不足、拟合效果差等问题,提出一种基于XGBoost的雾霾特征选择提取及预测方法。对可能影响雾霾的因素进行全面分析总结,采用mRMR (minimum redundancy maximum relevance)方法进行特征选择,选择影响因素较大且冗余度较小的特征作为影响雾霾的显著特征,构建XGBoost模型对其进行训练与预测。实验结果表明,该方法在准确度以及时间损耗都表现较好,能够较准确地实现雾霾短时预测。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张永梅,陈惠妮,张奕
关键词: 特征提取,最大相关最小冗余算法,雾霾影响因素,算法,雾霾预测
来源: 计算机工程与设计 2019年12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: 北方工业大学计算机学院,中国电子科技集团公司第十五研究所,北京理工大学计算机学院
基金: 国家自然科学基金项目(61371143),北方工业大学计算机科学与技术优势学科基金项目(217051360018XN044),北方工业大学2018年教育教学改革和课程建设研究基金项目(18XN009-002),教育部高等教育司产学合作协同育人基金项目(201801121002)
分类号: X513;TP301.6
DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2019.12.044
页码: 3631-3638
总页数: 8
文件大小: 826K
下载量: 421
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