基于随机森林的PM2.5实时预报系统

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.

关键词：PM2.5实时预报、分布武计算、随机森林、空气质量、Spark

所属期刊栏目：42

分类号：P228(大地测量学)

在线出版日期：2017-03-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1-6