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文檔簡介
1、近年來,空氣污染日益惡化,嚴重阻礙我國的社會發(fā)展。有效地監(jiān)控空氣質量,準確地預測空氣污染物濃度對我國的經濟發(fā)展和國民健康十分重要?,F有的數值預測模型雖然能夠較好地實現空氣質量預測,但需要詳細準確的污染物排放清單,而我國大部分環(huán)境保護部門無法做到?;跉v史監(jiān)測數據模型的空氣質量預測方法適合我國現階段的發(fā)展需要,也是對數值預測模型的有效補充。
本文依靠歷史監(jiān)測數據,應用機器學習和集成學習算法尋求預測空氣污染物濃度理想模型,并尋找模
2、型參數優(yōu)化規(guī)律。
本文主要的工作在于:
首先,確定了研究路線及備選機器學習算法。根據國內外研究情況、機器學習算法特點初步篩選出用作實驗的學習算法集合。根據現有模型選擇原則和方法,確定本文模型選擇思路和策略。
其次,基于空氣質量歷史監(jiān)測數據,進行大量實驗,篩選適合常見污染物濃度預測模型。論文進行三類實驗,分別是單一算法建模、Bagging集成學習算法建模和Stacking集成學習算法建模,并通過特定判斷標準將
3、三類訓練生成的模型進行性能比較,篩選出性能較好的模型。
第三,對于篩選出的模型給出參數優(yōu)化方法。分析三類訓練方式的優(yōu)缺點,并對篩選出的較好模型進行參數優(yōu)化實驗,找到參數調優(yōu)的規(guī)律和方法。
最后,開發(fā)基于上述研究的空氣質量預測系統(tǒng)軟件。根據使用工具Weka在實際應用中的缺陷,在Weka源碼基礎上進行了二次開發(fā),編寫出針對空氣污染物濃度預測的應用程序。
本研究的意義在于,利用機器學習和集成學習算法進行空氣污染物
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