基于半监督集成剪枝算法的细粒度城市空气质量估计

发布时间：2017-06-09 00:02

  本文关键词：基于半监督集成剪枝算法的细粒度城市空气质量估计，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：大气污染会对人类身体健康和生态系统产生不好的影响,如果人们可以掌握空间上细粒度的空气质量信息,就可以避免因在雾霾天气进行户外活动而影响身体健康。但是,由于监测站的数量往往是有限的,空间上细粒度的空气质量估计具有一定的挑战。本文提出一种空间上细粒度的城市空气质量估计方法。一方面,因为空气质量受到多种因素共同影响,如工厂废气、汽车尾气等,该方法基于多种数据开展空气质量估计,如交通、路网结构、兴趣点、社交网络的签到数据等。另一方面,稀疏的监测站导致有标注样本的数量是有限的,该方法采用改进的基于集成学习的半监督算法(Semi-EP)建立各种数据与城市空气质量之间的关系。Semi-EP首先基于有标注样本集训练多个分类器,然后这些分类器会在迭代式的协同训练过程中被重新训练。最后再应用集成剪枝技术搜索具有较大多样性的分类器组合子集。本文基于杭州市的数据集进行了大量实验,实验结果表明本文提出的方法的有效性。
【关键词】：空气质量估计 城市计算 数据挖掘 半监督学习 集成学习
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X831
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 绪论11-17
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 研究现状及存在问题12-15
• 1.3 研究目标和内容15
• 1.4 本文结构组织15-16
• 1.5 本章小结16-17
• 第2章 相关方法和技术17-29
• 2.1 集成学习17-20
• 2.2 半监督学习20-24
• 2.2.1 标准协同训练(Co-Training)20-22
• 2.2.2 Tri-Training22-24
• 2.3 k近邻24-25
• 2.4 条件随机场25-26
• 2.5 空气质量分指数26-28
• 2.6 本章小结28-29
• 第3章 基于城市大数据的空气质量估计方法29-39
• 3.1 网格划分29
• 3.2 框架29-32
• 3.3 特征提取32-38
• 3.3.1 交通相关特征(F_t)32-33
• 3.3.2 签到相关特征(F_c)33-35
• 3.3.3 兴趣点相关特征(F_p)35
• 3.3.4 路网结构相关特征(F_r)35-36
• 3.3.5 近邻监测站相关特征(F_g)36-38
• 3.4 本章小结38-39
• 第4章 基于集成学习和集成剪枝的半监督学习39-47
• 4.1 基于集成学习的半监督学习39-44
• 4.1.1 置信度度量41-43
• 4.1.2 过滤筛选43-44
• 4.2 基于Pareto遗传算法的集成剪枝44-46
• 4.3 本章小结46-47
• 第5章 实验评估47-60
• 5.1 数据集47-48
• 5.2 实验设置48-49
• 5.3 实验结果与分析49-59
• 5.3.1 特征评估49-50
• 5.3.2 k近邻查找VS随机选择策略50-53
• 5.3.3 基分类器的选择53-54
• 5.3.4 组合分类器大小的影响54-55
• 5.3.5 添加的伪标注样本数量的影响55-56
• 5.3.6 与其他分类方法的比较56-59
• 5.4 本章小结59-60
• 第6章 总结与展望60-62
• 6.1 总结60-61
• 6.2 展望61-62
• 参考文献62-66
• 攻读硕士学位期间主要的研究成果66-67
• 致谢67

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本文编号：433981