基于随机森林的PM2.5实时预报系统

发布时间：2017-12-01 16:10

  本文关键词：基于随机森林的PM2.5实时预报系统

  更多相关文章： PM.实时预报 分布式计算 随机森林 空气质量 Spark

【摘要】：针对我国当前重污染天气PM2.5浓度的实时预报问题,该文提出了一种基于随机森林算法的PM2.5浓度实时预报方法,并利用此方法对北京市地面空气质量监测数据和气象数据进行分析,建立了基于随机森林算法的PM2.5浓度实时预报模型。实验证明,该模型能够对72h内PM2.5浓度进行较高精度的实时预报,通过使用Spark分布式计算框架,能够有效降低算法耗时,文章基于此模型与Spark分布式计算框架建立了PM2.5实时预报系统。
【作者单位】： 北京大学地球与空间科学学院;中国测绘科学研究院地图学与地理信息系统研究所;
【分类号】：X513
【正文快照】： 0引言自2013年以来,我国大部分地区频繁出现大面积范围的空气重污染事件,空气污染问题已经成为了我国大部分城市的重大城市问题之一。通常,空气质量指数(air quality index,AQI)被用于表征空气质量水平,其数值取决于大气中6种污染物的浓度值,包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O

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本文编号：1241667