基于机器学习算法的大气污染物浓度实时预测模型构建

摘要

大气污染物浓度实时预测对环境监测、污染预警、城市精细化治理而言是重要的技术支持。传统统计预测
方法在应对多源异构数据、非线性变化、复杂时空关联时存在一定局限性，而机器学习算法可借助历史污染物浓度、
气象要素、时间特征、空间邻近关系挖掘污染变化规律。本文将基于机器学习算法的大气污染物浓度实时预测模型
建立当作研究对象，运用文献分析、模型建立逻辑归纳的方法，针对数据采集、特征处理、模型选择、训练验证、
实时部署、运行优化等环节进行研究。研究觉得，建立有效的实时预测模型，要把高质量数据作为基础，将污染物
时序变化、气象驱动机制作为核心，综合使用随机森林、支持向量机、梯度提高树、长短期记忆网络、时空融合模
型等算法，提高预测精度、稳定性。文章提出，应该从数据治理、特征工程、模型融合、误差评估、动态更新、预
警应用等方面完善模型建立路径。