基于数据挖掘方法的东北地区雾霾污染问题研究

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近几年我国很多地区出现的严重雾霾天气给人们的生活造成了巨大影响。根据互联网上北京近年的空气质量和气象数据,对雾霾的发生进行预测,并分析各因素在雾霾预测中的作用。建立包括BP神经网络在内的多种分类模型,通过交叉验证的方式训练模型并得到预测结果。选取不同属性组进行分类,结合ROC曲线、准确率等评价标准,分析不同属性组对雾霾天气的影响,从而得出供暖、交通等与雾霾天气的关系。该工作可为雾霾的防治提供理论支持。
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