【摘 要】
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随着细颗粒物(PM2.5)和其他空气污染物在空气的增加,空气污染的问题仍然是中国,特别是污染严重的东北地区的一个很大的问题。本论文基于2015年收集的PM2.5浓度数据和气象数据
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随着细颗粒物(PM2.5)和其他空气污染物在空气的增加,空气污染的问题仍然是中国,特别是污染严重的东北地区的一个很大的问题。本论文基于2015年收集的PM2.5浓度数据和气象数据,使用机器学习方法预测北京市PM2.5的浓度水平。本论文使用了机器学习方法中五种分类算法:Naive Bayes,Multinomial Logistic Regression,Sequential Minimal Optimization,k-Nearest Neighbor(k-NN)和 Random Subspace。为了构建PM2.5预测模型,我们通过WEKA对上述分类算法进行实现。预处理和可视化的工作,我们使用工具R Studio完成。通过研究,我们发现使用Logistic Model Tree(LMT)作为Random Subspace算法的基树分类算法有最好的结果:预测精度为70.92%。同时,我们也发现湿度是影响PM2.5浓度的最大因素。这项研究通过实现对PM2.5的预测,可以及时地告知公众并使其采取适当措施,以保护他们的健康。
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