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KNN数据挖掘算法在北京地区霾等级预报中的应用
KNN数据挖掘算法在北京地区霾等级预报中的应用
作者:
孙兆彬
廖晓农
张小玲
李梓铭
熊亚军
蒲维维
赵普生
赵秀娟
马小会
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
数据挖掘
KNN
霾
预报
摘要:
利用北京地区2013年气象数据以及PM2.5浓度数据与能见度数据进行对比分析,结果发现气温、气压、相对湿度、露点温度、地面U风、地面V风以及P M2.5小时浓度这7个要素是影响北京地区霾等级的关键因素。利用气温、地面气压、相对湿度、露点温度、U风、V风分量以及PM2.5浓度作为7个属性特征,以霾等级做为标志量构建训练样本集,结合KNN(K-Nearest Neighbor)数据挖掘算法构建霾等级预报分类器,并开展霾等级客观识别实验。结果表明K=3时该分类器的分类预报效果最佳,其13个站点的分类准确率高达88.2%。基于该算法构建的KNN模型预报无霾时的漏报概率很小,准确率高达91.8%;预报有轻度霾、中度霾以及重度霾时,空报的概率仅分别为4.7%、1.4%和2.6%。2014年8月29日至9月2日北京地区一次霾天气过程的预报结果表明:南郊观象台、密云和延庆3站的预报准确率分别达到74%、64%和84%,但霾等级的精度方面还有待于进一步提高。
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篇名
KNN数据挖掘算法在北京地区霾等级预报中的应用
来源期刊
气象
学科
地球科学
关键词
数据挖掘
KNN
霾
预报
年,卷(期)
2015,(1)
所属期刊栏目
论文
研究方向
页码范围
98-104
页数
7页
分类号
P456|P413
字数
4487字
语种
中文
DOI
10.7519/j.issn.1000-0526.2015.01.012
五维指标
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节点文献
数据挖掘
KNN
霾
预报
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
气象
主办单位:
国家气象中心
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-0526
CN:
11-2282/P
开本:
16开
出版地:
北京中关村南大街46号
邮发代号:
2-495
创刊时间:
1950
语种:
chi
出版文献量(篇)
4405
总下载数(次)
12
总被引数(次)
77289
相关基金
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英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
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