基于贝叶斯网络对全国PM2.5浓度影响因素分析

来源 :科技创新与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：steve0309

【摘要】

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为能更有针对性的控制PM2.5浓度,对2000-2017年间全国31个省市PM2.5浓度数值和由专家先验得出的影响PM2.5的六种人为因素分别建立了基于BIC评分函数、K2评分函数进行结构学习

【作者】

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李超群

【机构】

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上海海事大学

【出处】

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科技创新与应用

【发表日期】

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2020年22期

【关键词】

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PM2.5 贝叶斯网络结构学习参数学习模型评估 PM2.5bayesian networkstructure learningparameter lear

【基金项目】

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国家社会科学基金重大招标项目(编号:18ZDA052),上海市科委科研计划资助项目(编号:14DZ2280200)

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为能更有针对性的控制PM2.5浓度,对2000-2017年间全国31个省市PM2.5浓度数值和由专家先验得出的影响PM2.5的六种人为因素分别建立了基于BIC评分函数、K2评分函数进行结构学习的两种贝叶斯网络模型、支持向量机模型、K-近邻模型进行分析。利用5-折交叉验证对四种模型进行评估。发现在样本量不太大的情况下,贝叶斯网络表现出更好地稳健性与优越性,而基于K2评分函数进行结构学习的贝叶斯网络模型具有更好地分类性能。为政府相关部门对我国PM2.5浓度更加有效的控制,以及采取更加具有针对性的治理方案提供了

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