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传统空气质量预测是基于天文数据,但是实时性较低,特别是地区网格间的差别难以体现,而雾霾变化对于时间、区域的敏感度较大,传统预测模型对于雾霾预测的效果较低.因此,本文提出采集大面积精细化网格数据,通过大数据技术加速海量数据的处理速度,并基于贝叶斯算法,挖掘空气质量数据的隐藏信息,实现精细化的雾霾预测.