【摘 要】
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为解决目前以雾霾为代表的空气质量预测普遍存在指标单一、特征不足、拟合效果差等问题,提出一种基于XGBoost的雾霾特征选择提取及预测方法。对可能影响雾霾的因素进行全面分
【机 构】
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北方工业大学计算机学院,中国电子科技集团公司第十五研究所,北京理工大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61371143);北方工业大学计算机科学与技术优势学科基金项目(217051360018XN044);北方工业大学2018年教育教学改革和课程建设研究基金项目(18XN009-002);教育部高等教育司产学合作协同育人基金项目(201801121002)
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为解决目前以雾霾为代表的空气质量预测普遍存在指标单一、特征不足、拟合效果差等问题,提出一种基于XGBoost的雾霾特征选择提取及预测方法。对可能影响雾霾的因素进行全面分析总结,采用mRMR (minimum redundancy maximum relevance)方法进行特征选择,选择影响因素较大且冗余度较小的特征作为影响雾霾的显著特征,构建XGBoost模型对其进行训练与预测。实验结果表明,该方法在准确度以及时间损耗都表现较好,能够较准确地实现雾霾短时预测。
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