文档名：基于随机森林的大气污染物实时排放总量估计研究
摘要：为了提高大气污染物实时排放总量估计方法的估计效果,设计基于随机森林的大气污染物实时排放总量估计方法.为保证提高数据的质量,分别对数据进行数据清洗、降噪处理和标准化计算.根据不同数据的属性,提取数据的气象特征、时间特征和地形特征.利用随机森林算法,对提取的数据特征进行回归处理,从而生成大气污染物实时排放估计模型.对大气污染物排放量进行预测,并对其进行增量处理,计算相应的预测误差,实现对大气污染物实时排放量的估计.测试结果表明,和对比方法相比,设计方法估计误差平均值为4.21mg/m3,估计效果较好.
Abstract：Inordertoimprovethereal-timeestimationoftotalairpollutantsemission,thispaperdesignsareal-timetotalemis-sionestimationmethodofairpollutantsbasedonrandomforest.Inordertoimprovethequalityofthedata,datacleaning,noisereductionandstandardizationcalculationareperformedonthedatarespectively.Accordingtotheattributesofdifferentdata,themeteorologicalfea-tures,timefeaturesandterrainfeaturesofthedataareextracted.Therandomforestalgorithmisusedtoperformregressionprocessingontheextracteddatafeatures,soastogenerateareal-timeemissionestimationmodelofairpollutants.Theemissionofairpollutantsispredicted,andthecorrespondingpredictionerroriscalculatedbyincrementalprocessing,soastorealizetheestimationofreal-timeemissionofairpollutants.Thetestresultsshowthatcomparedwiththecomparisonmethod,theaverageestimationerrorofthedesignedmethodis4.21mg/m3,andtheestimationeffectisbetter.
作者：翟秀英Author：ZhaiXiuying
作者单位：菏泽市生态环境局东明县分局,山东菏泽274500
刊名：环境科学与管理 ISTIC
Journal：EnvironmentalScienceandManagement
年，卷(期)：2024, 49(4)
分类号：X51
关键词：随机森林 大气污染物 实时排放总量 估计方法 方法设计
Keywords：randomforest atmosphericpollutants realtimetotalemissions estimationmethod methoddesign
机标分类号：TP311.13X51X781.5
在线出版日期：2024年6月7日
基金项目：基于随机森林的大气污染物实时排放总量估计研究[
期刊论文] 环境科学与管理--2024, 49(4)翟秀英为了提高大气污染物实时排放总量估计方法的估计效果,设计基于随机森林的大气污染物实时排放总量估计方法.为保证提高数据的质量,分别对数据进行数据清洗、降噪处理和标准化计算.根据不同数据的属性,提取数据的气象特征、...参考文献和引证文献
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