本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的北京PM2.5預(yù)測(cè)算法　出處：《天津工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著細(xì)顆粒物(PM2.5)和其他空氣污染物在空氣的增加,空氣污染的問(wèn)題仍然是中國(guó),特別是污染嚴(yán)重的東北地區(qū)的一個(gè)很大的問(wèn)題。本論文基于2015年收集的PM2.5濃度數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù),使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法預(yù)測(cè)北京市PM2.5的濃度水平。本論文使用了機(jī)器學(xué)習(xí)方法中五種分類算法:Naive Bayes,Multinomial Logistic Regression,Sequential Minimal Optimization,k-Nearest Neighbor(k-NN)和 Random Subspace。為了構(gòu)建PM2.5預(yù)測(cè)模型,我們通過(guò)WEKA對(duì)上述分類算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。預(yù)處理和可視化的工作,我們使用工具R Studio完成。通過(guò)研究,我們發(fā)現(xiàn)使用Logistic Model Tree(LMT)作為Random Subspace算法的基樹(shù)分類算法有最好的結(jié)果:預(yù)測(cè)精度為70.92%。同時(shí),我們也發(fā)現(xiàn)濕度是影響PM2.5濃度的最大因素。這項(xiàng)研究通過(guò)實(shí)現(xiàn)對(duì)PM2.5的預(yù)測(cè),可以及時(shí)地告知公眾并使其采取適當(dāng)措施,以保護(hù)他們的健康。
[Abstract]:With the increase of fine particulate matter (PM2.5) and other air pollutants in the air, the problem of air pollution is still China. This paper is based on the PM2.5 concentration data and meteorological data collected in 2015. The concentration of PM2.5 in Beijing is predicted by using machine learning method. In this paper, we use five classification algorithms:: naive Bayes. Multinomial Logistic Regression,Sequential Minimal Optimization. K-nearest neighbor k-NN) and Random subspace. to build a PM2.5 prediction model. We implement the above classification algorithm through WEKA. Preprocessing and visualization work, we use the tool R Studio to complete. Through the research. We found that using Logistic Model Tree LMT). The base tree classification algorithm as Random Subspace algorithm has the best result: the prediction accuracy is 70.922. at the same time. We also found that humidity is the biggest factor affecting the concentration of PM2.5. By realizing the prediction of PM2.5, the study can inform the public and take appropriate measures to protect their health in a timely manner.
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：X513;TP181

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10 宓云，

本文編號(hào)：1386030