本文關(guān)鍵詞：基于隨機森林的PM2.5實時預(yù)報系統(tǒng)

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【摘要】：針對我國當前重污染天氣PM2.5濃度的實時預(yù)報問題,該文提出了一種基于隨機森林算法的PM2.5濃度實時預(yù)報方法,并利用此方法對北京市地面空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)進行分析,建立了基于隨機森林算法的PM2.5濃度實時預(yù)報模型。實驗證明,該模型能夠?qū)?2h內(nèi)PM2.5濃度進行較高精度的實時預(yù)報,通過使用Spark分布式計算框架,能夠有效降低算法耗時,文章基于此模型與Spark分布式計算框架建立了PM2.5實時預(yù)報系統(tǒng)。
【作者單位】： 北京大學地球與空間科學學院;中國測繪科學研究院地圖學與地理信息系統(tǒng)研究所;
【分類號】：X513
【正文快照】： 0引言自2013年以來,我國大部分地區(qū)頻繁出現(xiàn)大面積范圍的空氣重污染事件,空氣污染問題已經(jīng)成為了我國大部分城市的重大城市問題之一。通常,空氣質(zhì)量指數(shù)(air quality index,AQI)被用于表征空氣質(zhì)量水平,其數(shù)值取決于大氣中6種污染物的濃度值,包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O

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