【摘 要】
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为了实现城市空气质量的精准预测,针对与城市空气质量预测相关的大数据种类多、规模大、维度高和生成速度快等特点,在研究城市不同区域空气质量评价指标的基础上,提出不同区
【基金项目】
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江苏省高校自然科学研究面上项目(17KJB470011).
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为了实现城市空气质量的精准预测,针对与城市空气质量预测相关的大数据种类多、规模大、维度高和生成速度快等特点,在研究城市不同区域空气质量评价指标的基础上,提出不同区域空气质量子空间聚类分析方法,挖掘不同区域空气质量的特征。通过对不同区域进行群体划分,并利用互信息矩阵从城市功能、地形、气象条件等方面辨识与不同区域空气质量相关联的因素,构建基于随机森林算法的城市空气质量预测模型。该方法可以有效识别城市不同区域空气质量的强关联因素,避免由于关联因素的差异性对空气质量预测造成的不利影响。仿真结果表明:该方法适用于大
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