【摘 要】
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针对大气污染物质量浓度预测及其大规模数据计算问题,设计了一种基于随机森林算法的污染物质量浓度预测算法,采用MapReduce并行计算框架并行化计算空气质量指数,实现了基于Ha
【机 构】
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兰州理工大学计算机与通信学院; 兰州大学大气科学学院;
【基金项目】
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国家重点研发计划重点专项项目(2017YFC1501800);甘肃省气象局干旱气象科学研究基金项目(IAM201603);国家自然科学基金项目(41205008)
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针对大气污染物质量浓度预测及其大规模数据计算问题,设计了一种基于随机森林算法的污染物质量浓度预测算法,采用MapReduce并行计算框架并行化计算空气质量指数,实现了基于Hadoop平台的空气污染物质量浓度预测系统.通过试验比较了基于随机森林算法和基于线性拟合算法的计算结果,显示本算法能够有效降低大气污染物质量浓度的预测误差.
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