基于隨機(jī)森林算法的石家莊市首要污染物分類預(yù)報(bào)技術(shù)研究

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摘要：基于2018年1月-2022年6月石家莊市逐日首要污染類型數(shù)據(jù)和ERA5逐6h再分析氣象要素資料，構(gòu)建7機(jī)器學(xué)習(xí)所需的多維特征量數(shù)據(jù)集，并利用隨機(jī)森林算法學(xué)習(xí)訓(xùn)練，得到石家莊市首要污染物分類預(yù)報(bào)最佳模型，宴現(xiàn)了不同氣象條件下首要污染物分類識(shí)別及預(yù)報(bào)。結(jié)果表明，隨機(jī)森林模型預(yù)報(bào)首要污染物分類準(zhǔn)確率達(dá)到76%，對(duì)PM10、PM2.5首要污染物分類結(jié)果最好，召回率達(dá)到93%、89%，O3首要污染物次之，召回率為74%。（剩余662字）