随机森林算法在城市空气质量预测中的应用

摘要

近年来雾霾现象不断出现,空气质量状况愈发受到关注。文章以每日前一天的PM2.5、PM10浓度值等污染指标及温度、湿度、风速值等气象指标为影响因子,尝试基于随机森林算法的分类与回归功能,采用交叉验证法构建空气质量预测模型,并与应用Boosting、Bagging、决策树及支持向量机算法建立的模型的预测结果对比,发现随机森林模型具有较高的预测精度、较强的泛化能力及较好的稳健性能等优点,对开展城市空气质量预测工作有一定的指导意义。