改进随机森林算法在城市空气质量预测中的应用模型研究.docx

改进随机森林算法在城市空气质量预测中的应用模型研究

目录

内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1.1城市环境质量现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1.2空气污染问题研究价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.2国内外研究综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.2.1空气质量预测方法进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.2.2随机森林算法应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.3.1核心研究目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.3.2主要研究内容框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

1.4技术路线与研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

1.4.1整体研究思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

1.4.2采用的主要技术手段．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

2.1随机森林算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.1.1决策树构建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

2.1.2随机性引入机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.1.3集成学习思想．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

2.2空气质量评价指标体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

2.2.1主要污染物种类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.2.2数据表征方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.3数据预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

2.3.1数据清洗方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

2.3.2缺失值处理策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

2.3.3特征工程方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

基于改进随机森林的城市空气质量预测模型构建．．．．．．．．．．．．．41

3.1模型总体框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

3.1.1预测流程概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

3.1.2系统功能模块划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

3.2改进随机森林算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

3.2.1特征选择优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

3.2.2算法参数调优方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

3.2.3针对城市特性的改进点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

3.3城市空气质量数据获取与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

3.3.1数据来源说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

3.3.2数据采集与整合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

3.3.3数据标准化流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

实证研究与结果分析．．．．．．．．．．．．．