【摘 要】
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北京市作为中国的首都,空气污染问题一直不能得到有效的治理.本文首先选取了北京市22种气象因子及空气污染指数的日频数据,利用线性回归、Lasso回归和随机森林等方法进行特征
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北京市作为中国的首都,空气污染问题一直不能得到有效的治理.本文首先选取了北京市22种气象因子及空气污染指数的日频数据,利用线性回归、Lasso回归和随机森林等方法进行特征选择,对三种方法的气象因子情况进行评分,根据评分的平均值大小选出了其中8种得分较高的变量作为特征因子.特征因子分别为平均相对湿度、小型蒸发量、日最低地表气温、平均地表气温、极大风速的风向、最小相对湿度、日最低气温和极大风速.在特征选择之后,基于BP神经网络和集成模型等建模方法预测北京市空气污染指数.结果显示,BP神经网络模型和集成模型都能较好的进行预测.模型得分表明集成学习模型优于BP神经网络方法.本文的研究为空气污染指数研究及实际应用打下了基础.
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