【摘 要】
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空气污染不仅危害人类的身心健康,而且还会制约城市的经济发展,其中PM2.5带来的影响尤为突出。为了方便准确地预测出空气中的PM2.5浓度等级,提出了一种基于随机森林的PM2.5浓
【机 构】
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太原理工大学信息工程学院,太原科技大学电子信息工程学院
【基金项目】
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山西省回国留学人员科研资助项目(No.2016-044),国家自然科学基金(No.61503271,No.61603267)
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空气污染不仅危害人类的身心健康,而且还会制约城市的经济发展,其中PM2.5带来的影响尤为突出。为了方便准确地预测出空气中的PM2.5浓度等级,提出了一种基于随机森林的PM2.5浓度等级预测方法,特征因子采用太原市2013年-2017年的气象数据、预测站点的PM2.5浓度变化的时间规律以及与周围站点的时空关联性。该方法首先利用K-Means算法对原始气象数据聚类,降低不同分类器之间的相关性,然后利用欠采样方法对数据进行平衡采样,减少类不平衡对分类器性能的影响,最后利用泛化能力好的随机森林构建预测模型。经过真
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