【摘 要】
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利用6种数据挖掘算法对2012年台风和污染物浓度等数据建模,建立台风条件下的气象因素和环境空气中PM2.5的关系模型。通过对2013年数据的测试,表明6种数据挖掘方法模型的预测
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利用6种数据挖掘算法对2012年台风和污染物浓度等数据建模,建立台风条件下的气象因素和环境空气中PM2.5的关系模型。通过对2013年数据的测试,表明6种数据挖掘方法模型的预测值与实测值具有很好的一致性。6种算法均能实现实时预测,其中Bagging算法预测结果的相关性整体最好,而对于测试样本,M5Rules算法最好,SMOreg算法次之。以2013年的超强台风＂海燕＂的预测为例,讨论台风条件下PM2.5质量浓度的变化过程及对预测结果的解释。
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