基于随机森林的PM2.5实时预报系统

• 作者: 侯俊雄 冯逍 朱亚杰 李琦 毛曦
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: PM2.5实时预报 分布武计算 随机森林 空气质量 Spark
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: P228
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2017.01.001

摘要

针对我国当前重污染天气PM2.5浓度的实时预报问题,该文提出了一种基于随机森林算法的PM2.5浓度实时预报方法,并利用此方法对北京市地面空气质量监测数据和气象数据进行分析,建立了基于随机森林算法的PM2.5浓度实时预报模型.实验证明,该模型能够对72 h内PM2.5浓度进行较高精度的实时预报,通过使用Spark分布式计算框架,能够有效降低算法耗时,文章基于此模型与Spark分布式计算框架建立了PM2.5实时预报系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李琦	北京大学地球与空间科学学院	114	2443	27.0	46.0
2	侯俊雄	北京大学地球与空间科学学院	8	108	4.0	8.0
3	朱亚杰	北京大学地球与空间科学学院	10	183	8.0	10.0
4	冯逍	北京大学地球与空间科学学院	10	171	7.0	10.0
5	毛曦	中国测绘科学研究院地图学与地理信息系统研究所	14	114	3.0	10.0