【摘 要】
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基于空气质量监测数据的大样本特征和影响因素的复杂化，文章提出将随机森林算法应用到空气质量评价中，以全国168个重点环保城市空气质量为研究对象，针对其影响指标数据进行模型构建。首先依据6种空气污染物浓度进行随机森林分类，按照众数投票的方式获得最终分类决策，仿真实验表明模型的分类准确率为90%。进一步利用算法对11个影响因素进行重要性评价，依据排序结果得到PM2.5、PM10和O3影响程度最大的结论。
【基金项目】
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2021年安徽省高校自然科学研究重点项目（编号KJ2021A1523）； 2021年安徽省职业与成人教育学会教育教学研究规划重点课题（编号Azcj2021017）； 2020年安徽省省级质量工程教学研究项目（编号2020jyxm0310）的研究成果之一；
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基于空气质量监测数据的大样本特征和影响因素的复杂化，文章提出将随机森林算法应用到空气质量评价中，以全国168个重点环保城市空气质量为研究对象，针对其影响指标数据进行模型构建。首先依据6种空气污染物浓度进行随机森林分类，按照众数投票的方式获得最终分类决策，仿真实验表明模型的分类准确率为90%。进一步利用算法对11个影响因素进行重要性评价，依据排序结果得到PM2.5、PM10和O3影响程度最大的结论。该算法可以实现对城市空气质量快速分类评价，并科学锁定主要污染源，从而为城市空气污染防控治理提供针对性的决策依据。
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