PM2.5顆粒物作為霧霾現(xiàn)象主要的危害性成分,不僅威脅人類健康、破壞自然環(huán)境,還對(duì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展造成了重大影響。對(duì)PM2.5進(jìn)行科學(xué)、準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)工作,有助于環(huán)保部門制定相應(yīng)的防范和治理措施,還可以為政府部門的政策提供科學(xué)依據(jù),降低對(duì)人體的傷害。本文對(duì)PM2.5研究進(jìn)展和預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了整理、分析,在此基礎(chǔ)上,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)理論和統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法,基于隨機(jī)森林算法設(shè)計(jì)出一種新的PM2.5濃度預(yù)測(cè)模型（Random Forest Pretiction Model,RFP模型）,進(jìn)行PM2.5日均值濃度的預(yù)測(cè)。本文主要完成的工作如下:（1）選擇PM2.5濃度較高的西安市地區(qū)為研究對(duì)象,基于Python語(yǔ)言和Scrapy框架,設(shè)計(jì)了爬蟲的五大功能模塊,實(shí)現(xiàn)了從多個(gè)網(wǎng)站自動(dòng)爬取了西安市2013年10月28日至2018年1月31日的歷史數(shù)據(jù),包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等大氣污染濃度數(shù)據(jù),溫度、露點(diǎn)、濕度、海平面壓強(qiáng)、能見度、風(fēng)速、風(fēng)向、風(fēng)力、天氣狀態(tài)等氣象條件數(shù)據(jù)。使用牛頓插值法、3δ準(zhǔn)則、前后均值修正法、one-hot編碼等技術(shù)對(duì)原始數(shù)據(jù)做了大量的預(yù)處理工作,從而提高了PM2.... 

【文章來(lái)源】：西安郵電大學(xué)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

論文組織結(jié)構(gòu)

西安郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文本容量為 s），保證每次采樣的隨機(jī)性，且每個(gè)訓(xùn)練樣本的容量要等于原始數(shù)據(jù)樣本的容量，即 s=S。經(jīng)過 M 次采樣得到 M 個(gè)采樣集，經(jīng)過獨(dú)立訓(xùn)練得到 M 個(gè)弱學(xué)習(xí)器，再經(jīng)過一定的結(jié)合策略將 M 個(gè)弱學(xué)習(xí)器的結(jié)果結(jié)合，作為強(qiáng)學(xué)習(xí)器的輸出。bagging思想算法原理見圖 2.1 所示。

第 2 章 隨機(jī)森林算法概述（1）利用 bagging 思想，隨機(jī)產(chǎn)生訓(xùn)練樣本子集。（2）利用隨機(jī)子空間思想，隨機(jī)抽取 f 個(gè)特征，并從中選擇出最優(yōu)的特征進(jìn)行節(jié)點(diǎn)分裂并構(gòu)建單棵決策子樹。在節(jié)點(diǎn)分裂時(shí)，對(duì)于回歸模型，則基于均方誤差（MeanSquared Error）建立回歸樹；對(duì)于分類模型，則基于基尼指數(shù)（Gini Coefficient）建立分類樹。（3）重復(fù)（1）、（2）步驟，建立 T 棵決策子樹，每棵樹自由生長(zhǎng)，不進(jìn)行剪枝處理，從而形成森林。（4）綜合 T 棵決策子樹的預(yù)測(cè)情況得到最終結(jié)果。對(duì)于回歸模型，采用取平均方式；對(duì)于分類模型，采取投票方式。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3597928