随机森林算法在空气质量评价中的应用

• 作者: 杨敬辉 杭琦 黄国荣
• 来源期刊: 上海第二工业大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 空气质量评价 随机森林算法 评价指标 分类问题
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 环境与材料工程
• 页码范围: 129-133
• 页数: 5页
• 分类号: X823
• 字数: 4221字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19570/j.cnki.jsspu.2018.02.008

摘要

为了更好地反映空气质量的变化趋势,加强大气污染的防治,开展城市环境空气质量评价的意义重大.有效的空气质量评价方法可以提高评价体系的科学性,督促各个城市环保工作的稳步推进,从而对大气污染治理做出贡献,而空气质量评价算法是空气质量评价的核心.根据影响空气质量的几个基本要素:二氧化硫年平均浓度、二氧化氮年平均浓度、可吸入颗粒物年平均浓度等,创新性地采用随机森林算法对我国113个重点城市的空气质量进行了评价.通过评价指标将模型的评价结果与其他分类算法进行比较,发现随机森林分类模型,无论是在二分类还是多分类中都能够对各个城市地区的空气质量作出较为准确的评估,并进一步得出空气中PM10、PM2.5和O3的浓度是影响各大城市空气质量好坏的主要因素.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨敬辉	上海第二工业大学智能制造与控制工程学院	15	55	5.0	6.0
2	黄国荣	上海第二工业大学环境与材料工程学院	2	3	1.0	1.0
3	杭琦	上海第二工业大学环境与材料工程学院	3	3	1.0	1.0