基于多算法融合与人文特征的兰州市PM_(2.5)等级预测方法

PM_(2.5)对空气质量影响较大,相较于较粗的大气颗粒物对人体健康危害更大。为了便于准确预测PM_(2.5)浓度等级,提出一种基于多算法融合与人文特征的PM_(2.5)浓度等级预测方法。首先,选取兰州市2018-2021年的气象数据、预测站点PM_(2.5)浓度随时间变化的规律、周围站点的时空关联性作为特征因子;然后分别通过灰色关联度分析法和皮尔逊系数分析气象指标的强关联度与各气象因子与污染物的关联度,并利用时间维度将其扩充为多个特征(人文特征);接下来基于多层感知机、随机森林、LSTM等算法建立模型预测PM_(2.5)等级;最后基于多特征融合算法利用各模型的预测结果构建最终预测模型。实验表明,所提方法预测PM_(2.5)等级的精确度达到89%,准确率与F值达到88%,对预测空气质量与制定相关预防措施具有重要意义。