本文關(guān)鍵詞：基于半監(jiān)督集成剪枝算法的細粒度城市空氣質(zhì)量估計，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：大氣污染會對人類身體健康和生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生不好的影響,如果人們可以掌握空間上細粒度的空氣質(zhì)量信息,就可以避免因在霧霾天氣進行戶外活動而影響身體健康。但是,由于監(jiān)測站的數(shù)量往往是有限的,空間上細粒度的空氣質(zhì)量估計具有一定的挑戰(zhàn)。本文提出一種空間上細粒度的城市空氣質(zhì)量估計方法。一方面,因為空氣質(zhì)量受到多種因素共同影響,如工廠廢氣、汽車尾氣等,該方法基于多種數(shù)據(jù)開展空氣質(zhì)量估計,如交通、路網(wǎng)結(jié)構(gòu)、興趣點、社交網(wǎng)絡(luò)的簽到數(shù)據(jù)等。另一方面,稀疏的監(jiān)測站導致有標注樣本的數(shù)量是有限的,該方法采用改進的基于集成學習的半監(jiān)督算法(Semi-EP)建立各種數(shù)據(jù)與城市空氣質(zhì)量之間的關(guān)系。Semi-EP首先基于有標注樣本集訓練多個分類器,然后這些分類器會在迭代式的協(xié)同訓練過程中被重新訓練。最后再應(yīng)用集成剪枝技術(shù)搜索具有較大多樣性的分類器組合子集。本文基于杭州市的數(shù)據(jù)集進行了大量實驗,實驗結(jié)果表明本文提出的方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：空氣質(zhì)量估計 城市計算 數(shù)據(jù)挖掘 半監(jiān)督學習 集成學習
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：X831
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 緒論11-17
• 1.1 研究背景及意義11-12
• 1.2 研究現(xiàn)狀及存在問題12-15
• 1.3 研究目標和內(nèi)容15
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)組織15-16
• 1.5 本章小結(jié)16-17
• 第2章 相關(guān)方法和技術(shù)17-29
• 2.1 集成學習17-20
• 2.2 半監(jiān)督學習20-24
• 2.2.1 標準協(xié)同訓練(Co-Training)20-22
• 2.2.2 Tri-Training22-24
• 2.3 k近鄰24-25
• 2.4 條件隨機場25-26
• 2.5 空氣質(zhì)量分指數(shù)26-28
• 2.6 本章小結(jié)28-29
• 第3章 基于城市大數(shù)據(jù)的空氣質(zhì)量估計方法29-39
• 3.1 網(wǎng)格劃分29
• 3.2 框架29-32
• 3.3 特征提取32-38
• 3.3.1 交通相關(guān)特征(F_t)32-33
• 3.3.2 簽到相關(guān)特征(F_c)33-35
• 3.3.3 興趣點相關(guān)特征(F_p)35
• 3.3.4 路網(wǎng)結(jié)構(gòu)相關(guān)特征(F_r)35-36
• 3.3.5 近鄰監(jiān)測站相關(guān)特征(F_g)36-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 第4章 基于集成學習和集成剪枝的半監(jiān)督學習39-47
• 4.1 基于集成學習的半監(jiān)督學習39-44
• 4.1.1 置信度度量41-43
• 4.1.2 過濾篩選43-44
• 4.2 基于Pareto遺傳算法的集成剪枝44-46
• 4.3 本章小結(jié)46-47
• 第5章 實驗評估47-60
• 5.1 數(shù)據(jù)集47-48
• 5.2 實驗設(shè)置48-49
• 5.3 實驗結(jié)果與分析49-59
• 5.3.1 特征評估49-50
• 5.3.2 k近鄰查找VS隨機選擇策略50-53
• 5.3.3 基分類器的選擇53-54
• 5.3.4 組合分類器大小的影響54-55
• 5.3.5 添加的偽標注樣本數(shù)量的影響55-56
• 5.3.6 與其他分類方法的比較56-59
• 5.4 本章小結(jié)59-60
• 第6章 總結(jié)與展望60-62
• 6.1 總結(jié)60-61
• 6.2 展望61-62
• 參考文獻62-66
• 攻讀碩士學位期間主要的研究成果66-67
• 致謝67

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9 張s

本文編號：433981