【摘 要】
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空气如同水资源一样,都是我们赖以生存的必需品。本文通过Python爬虫获取长株潭地区2013年12月1日-2020年12月31日的空气数据与气象数据。对数据进行预处理后,使用Pearson相关分析与主成分分析方法对长株潭地区空气质量进行评价,并运用多种机器学习模型对长株潭地区空气质量进行预测,得出结论如下:1.长株潭城市各类等级天数主要为右偏分布,高于轻度污染的天数偏少。在观察期内长株潭城市中株洲
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空气如同水资源一样,都是我们赖以生存的必需品。本文通过Python爬虫获取长株潭地区2013年12月1日-2020年12月31日的空气数据与气象数据。对数据进行预处理后,使用Pearson相关分析与主成分分析方法对长株潭地区空气质量进行评价,并运用多种机器学习模型对长株潭地区空气质量进行预测,得出结论如下:1.长株潭城市各类等级天数主要为右偏分布,高于轻度污染的天数偏少。在观察期内长株潭城市中株洲市优良率最高为76.6%,高于轻度污染的天数偏少。各年份中AQI达标天数在2020年达到最高。2.长株潭城市的AQI月均值都表现出春、冬季污染程度高,而夏、秋季污染程度相对较低的特点。AQI年均值呈现出逐年降低的趋势,但在2017年和2019年有弱反弹。3.长株潭地区的PM2.5和PM10在秋冬季严重超标;各城市的NO2和O3在秋冬季有部分时间超过限值;而CO和SO2较平稳,基本没有超过限值。4.预测准确率上,随机森林和XGBoost模型都有较大的提升,分别相较SVM提升了3.63%和4.79%,XGBoost模型预测精度最高。从拟合时间来看,随机森林模型的拟合时间比SVM模型缩短了2.4s,XGBoost模型比SVM模型缩短了1.9s。在宏指标上,由于单个模型的局限性,导致SVM在三个宏指标上表现一般,而随机森林与XGBoost模型各个指标上均有较好的表现。在代价敏感错误上,XGBoost模型表现最好,随机森林次之,SVM模型最差。
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