基于随机森林的长沙市空气质量分析与时间序列预测

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近年来,我国各地空气质量问题频发,分析空气质量相关指标对预防与解决空气污染问题有很大益处。本文研究了湖南省长沙市空气质量指数、空气质量相关指标变化趋势,分析并预测了长沙市主要污染物浓度。本文通过描述性统计对四年间的空气质量情况进行了详细的说明,对长沙市AQI数据做年度分析,了解到2015年至2018年长沙市空气质量变化趋势,进一步建立各污染物的蛛网模型对长沙市空气质量各指标进行变化趋势的详细分析。随后运用贡献度分析画出相应帕累托图对长沙市四年内主要污染物有一个初步了解,进一步通过随机森林算法找出四年间长沙市空气污染物对空气质量影响的重要度,最后通过IV值算法计算出各污染物的IV值,以此判断长沙市2015年至2018年六项污染物的预测能力。接着采用聚类分析与方差分析方法对长沙市空气污染主要污染物在时间与空间两个维度上进行相关超标率及相应分布特征的分析。首先通过对2018年四个季节数据进行主要污染物的超标率分析,得到2018年长沙市冬季超标率较高,进一步对2018年各季节进行系统聚类分析;通过对长沙市10个空气质量观测点进行超标率分析、R性聚类分析和方差分析判断出各个站点类别存在显著性差异。最后利用时间序列模型对长沙市主要污染物进行预测与检验,通过单位根检验、白噪声检验判断出长沙市主要污染物数据序列经过二阶差分后,转化为平稳非白噪声序列;通过AIC、HQIC、BIC准则进行模型定阶;最后根据DW检验、QQ图检验模型拟合效果,建立时间序列模型,并根据根据预测结果与真实数据的对比,判断模型的可行性。本文通过分析长沙市空气质量得到了长沙市空气质量状况一年比一年好的结论,以及长沙市主要污染物为PM2.5,主要污染区域为长沙市马坡岭,这些研究结论为长沙市环保局制定相应的空气质量改善策略提供了有力依据。
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