基于机器学习的PM2.5浓度预测模型

基于机器学习的PM2.5浓度预测模型

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/universsky2015/article/details/137982922

1. 背景介绍

1.1 PM2.5概述

PM2.5是指环境空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,主要来源于燃煤、机动车尾气排放和工业生产等。PM2.5颗粒物由于体积小、质量轻,可长时间悬浮在空气中,易被人体吸入,对人体健康和生态环境造成严重危害。因此,准确预测PM2.5浓度对于制定环境治理政策和公众防护措施至关重要。

1.2 PM2.5预测的挑战

PM2.5浓度的变化受多种复杂因素影响,如气象条件、地理位置、人为排放等,这些因素之间存在着复杂的非线性关系。传统的基于物理模型的预测方法由于难以全面考虑所有影响因素,预测精度往往不高。

1.3 机器学习在PM2.5预测中的应用

近年来,机器学习技术在大气环境领域得到了广泛应用。机器学习算法能够从历史数据中自动挖掘出影响PM2.5浓度的复杂模式,从而建立高精度的预测模型,为制定精准的环境管控措施提供依据。

2. 核心概念与联系

2.1 监测数据

PM2.5浓度预测模型的建立需要大量的监测数据作为训练样本,主要包括:

• PM2.5浓度数据
• 气象数据(温度、湿度、风速、风向等)
• 地理位置数据(经纬度、海拔高度等)
• 人为排放数据(工厂、汽车尾气等)

这些数据需要经过预处理,