一种基于地形因素的空气质量空间估计方法

• 作者: 吕明琪 李一帆 陈铁明
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 空气质量指数 空间估计 地形因素 集成决策树模型
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 265-270
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 6909字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2019.01.041

摘要

空气质量监测对于污染评估、危害降低和环保治理等具有重要的指导意义.然而,由于空气质量监测站点的数量十分有限,且空气质量随位置的变化是非线性的,因此空气质量空间估计(即估计任意无空气质量监测站点位置的空气质量)是一项具有挑战性的工作.目前最先进的空气质量空间估计方法考虑了交通、人流、POI等因素,并基于机器学习技术建立估计模型.然而,这些方法仍存在如下不足:1)由于考虑的因素主要反映城区的特性,因此只能局限在城区范围内使用;2)直接使用从各类因素中提取的特征建立模型,没有对特征进行更深层次的提炼.针对上述问题,提出了一种基于地形因素的空气质量空间估计方法.在该方法中,首先建立地形数据库并提取地形特征,然后基于集成决策树模型对地形特征进行深层转换,最后基于因子分解机建立回归模型.基于真实数据的实验表明,该方法对估计自然地形(如高原、森林、水域等)区域中的空气质量有明显的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈铁明	浙江工业大学计算机科学与技术学院	60	357	11.0	15.0
2	吕明琪	浙江工业大学计算机科学与技术学院	8	8	2.0	2.0
3	李一帆	浙江工业大学计算机科学与技术学院	2	2	1.0	1.0