【摘 要】
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在社会经济快速发展的同时环境问题日益严重,北京作为我国的首都,空气质量一直是人们所关心的问题,因此,探索北京各城区空气质量规律,实施精准预测具有重要研究意义。本文首先根据北京市35个环境监测点的空气污染物实时数据,进行数据挖掘,以时间、空间的角度探索北京各城区空气质量及污染物的变化规律;其次,采用机器学习的方法,针对神经网络方法在预测中存在的过拟合或容易陷入局部最优等问题,引入随机森林回归方法及极
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在社会经济快速发展的同时环境问题日益严重,北京作为我国的首都,空气质量一直是人们所关心的问题,因此,探索北京各城区空气质量规律,实施精准预测具有重要研究意义。本文首先根据北京市35个环境监测点的空气污染物实时数据,进行数据挖掘,以时间、空间的角度探索北京各城区空气质量及污染物的变化规律;其次,采用机器学习的方法,针对神经网络方法在预测中存在的过拟合或容易陷入局部最优等问题,引入随机森林回归方法及极限随机树方法,根据北京城区空气质量与影响因素间的相关分析,构建北京各城区空气质量指数预测模型,结果表明,采用随机森林回归以及极限随机树方法能够避免过拟合情况的发生,并且在预测的精度大体相同的情况下,相比较神经网络复杂的网络结构,随机森林回归及极限随机树方法更为简单,且使用极限随机树方法的预测结果具有更高的准确度。最后,对于北京城区空气质量的长期发展趋势,总结世界卫生组织（WHO）的《空气质量准则》与我国空气质量标准之间的差异,计算各污染物指标与空气质量二级标准、一级标准的达标差距,根据达标占比,找到影响空气质量的主要因素,针对空气污染治理方法,从实际出发提出建议。
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