随机森林回归分析在PM2.5预测中的应用——RFRP模型

"特征选取与数据预处理在深度学习中的重要性，特别是在预测PM2.5浓度的应用中，特征选取涉及气象条件、大气污染物浓度和季节等22个因素，并结合前日数据以考虑时间延迟影响。数据预处理包括收集2013年到2016年西安市的历史数据，并按照75%训练，25%测试的比例划分数据集。随机森林回归分析用于构建PM2.5浓度预测模型RFRP，该模型相比于传统的BP神经网络，具有更高的运行效率和预测精度。" 在深度学习和机器学习领域，特征选取与数据预处理是构建高效模型的关键步骤。特征选取旨在挑选出对目标变量影响显著、信息含量高、相互独立的输入特征。在这个案例中，目标是预测PM2.5的浓度，因此，特征涵盖了气象条件（如风力、风向、最高和最低温度、天气），大气污染物浓度（如O3、NO2、CO、SO2、PM10）以及季节因素。考虑到这些因素可能存在的滞后效应，前一日的数据也被纳入考虑范围。 数据预处理是将原始数据转化为适合模型学习的形式。在此情境下，作者从两个网站上爬取了2013年10月至2016年12月的西安市历史气象数据，共计1156条记录。这些数据被划分为训练集和测试集，比例为75%和25%，以评估模型的泛化性能。 回归分析是预测连续数值变量的一种统计方法，这里采用的是随机森林回归（RFR）。随机森林是一种集成学习方法，由多个决策树组成，能够处理大量的输入特征，并有效地防止过拟合。相较于神经网络，RFR在PM2.5浓度预测模型RFRP中的应用表明，它不仅能够提供准确的预测，还显著提高了运行速度，平均运行时间仅为0.281秒，相比BP神经网络模型的运行效率提升了近20倍。 这样的研究展示了特征工程和适当选择的算法如何改进模型性能，尤其是在时间和计算资源有限的情况下。通过优化特征选择和采用高效算法，可以创建出对环境问题如PM2.5污染进行有效预测的模型，这对于环境保护和公共健康政策制定具有重要意义。