【摘 要】
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针对PM2.5浓度的预报问题,该文结合国家GNSS服务(IGS)分析中心获取的北京房山站的气象数据及同期的PM2.5实测数据,分析了气象因子和环境污染物因子对PM2.5浓度的影响,并提出了基于随机森林算法的PM2.5浓度预测方法,建立了融合GNSS气象参数的PM2.5随机森林预测模型。实验结果表明:该算法的时效性达6 h,在一定精度范围内能够取得较好的预测效果,同时能够有效地抑制过拟合的现象。
【机 构】
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武汉大学测绘学院,武汉430079
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针对PM2.5浓度的预报问题,该文结合国家GNSS服务(IGS)分析中心获取的北京房山站的气象数据及同期的PM2.5实测数据,分析了气象因子和环境污染物因子对PM2.5浓度的影响,并提出了基于随机森林算法的PM2.5浓度预测方法,建立了融合GNSS气象参数的PM2.5随机森林预测模型。实验结果表明:该算法的时效性达6 h,在一定精度范围内能够取得较好的预测效果,同时能够有效地抑制过拟合的现象。
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