【摘 要】
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随着国家基础建设的不断完善,各种大型土木工程以及城市建筑物的建设需求不断增加,相应的,社会对水泥商砼等建筑材料的需求随之逐渐增大,与此同时,尘肺病、雾霾等大气颗粒物污染问题日益加剧,不仅影响了恶劣环境下作业人员的生产生活,也对普通民众的身体健康和城市的发展带来恶劣的影响。如果能够及时准确的对作业场所颗粒物浓度进行预测,不仅可以为作业人员进出恶劣场所进行科学的规划,也为企业与相关部门科学防控大气颗粒
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随着国家基础建设的不断完善,各种大型土木工程以及城市建筑物的建设需求不断增加,相应的,社会对水泥商砼等建筑材料的需求随之逐渐增大,与此同时,尘肺病、雾霾等大气颗粒物污染问题日益加剧,不仅影响了恶劣环境下作业人员的生产生活,也对普通民众的身体健康和城市的发展带来恶劣的影响。如果能够及时准确的对作业场所颗粒物浓度进行预测,不仅可以为作业人员进出恶劣场所进行科学的规划,也为企业与相关部门科学防控大气颗粒物污染提供理论研究。基于此,本文以铜陵市某建材企业对水泥商砼作业现场的PM 10浓度以及相关数据为依据,运用机器学习算法对该数据集进行数据挖掘,研究的具体过程如下:本文首先梳理总结了国内外对空气质量相关因素的研究成果和预测的研究方向,整理分析了随机森林算法的应用场所并阐述了相关理论基础;结合统计学理论,对2019年12月至2020年6月的铜陵市建材企业作业场所中的PM 10浓度监测数据和同时期的铜陵市气象状况数据进行分析,利用相关系数分析气象因子与PM 10浓度之间的相关性并研究影响原因。对建材公司PM 10浓度在月、日、时等多个时间跨度上的变化规律进行分析;其次,完成对原始数据的预处理,对各种原始数据的填补、清洗和合并,之后通过相关系数法与特征干扰法对影响PM 10浓度的相关因素进行特征筛选,并利用聚类分析算法将气象特征数据进行聚类,为将来针对不同的聚类簇建立不同的预测模型做准备;接着对随机森林算法中的决策树进行加权处理,并进行参数寻优,进而构建基于改进随机森林算法的PM 10浓度预测模型,并使用R2、MAE、RMSE和MAPE四个指标作为评价模型预测准确率和误差的标准;最后结合PM 10浓度历史监测以及气象数据,比较改进后的随机森林模型与其他预测模型对同数据集的预测结果,从而客观评价所建立的模型的预测性能。研究结果表明,本文所提出的基于改进的随机森林算法的PM 10浓度预测模型有着较高的预测精度,该模型的预测结果有着比线性回归模型、决策树回归模型、SVM回归模型、KNN回归模型、BP神经网络等模型在同一数据集上最大的可决系数（R2）,为0.8730。相较于未改进的随机森林模型,可决系数提高了 0.0362,RMSE以及MAPE均有所降低。故该模型具备较高的准确性和优异的预测性能,可以用于PM 10浓度的预测。图27表15参71
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