【摘 要】
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为实现PM2.5、PM10和TSP粉尘质量浓度预测,利用哈尔乌素露天煤矿环境监测数据,以随机森林算法为基础,建立环境因素影响下的粉尘质量浓度预测模型,采用网络搜索的方法对随机森林模型进行参数调整.研究结果表明:采用加权算术平均值法对粉尘质量浓度数据进行降噪处理,能有效提高预测模型的准确性.特征重要性分析表明,环境影响因素中相对湿度对预测效果影响最大,其次是温度、噪声,风速、风力、风向影响较小.
【机 构】
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神华准格尔能源有限责任公司信息中心,内蒙古鄂尔多斯010300;中国矿业大学矿业工程学院,江苏徐州221116;神华准格尔能源有限责任公司科学技术研究院,内蒙古鄂尔多斯010300
【出 处】
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辽宁工程技术大学学报（自然科学版）
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为实现PM2.5、PM10和TSP粉尘质量浓度预测,利用哈尔乌素露天煤矿环境监测数据,以随机森林算法为基础,建立环境因素影响下的粉尘质量浓度预测模型,采用网络搜索的方法对随机森林模型进行参数调整.研究结果表明:采用加权算术平均值法对粉尘质量浓度数据进行降噪处理,能有效提高预测模型的准确性.特征重要性分析表明,环境影响因素中相对湿度对预测效果影响最大,其次是温度、噪声,风速、风力、风向影响较小.
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