空气污染物对气候变化的影响和使用机器学习模型预测空气质量指数
Gokulan Ravindiran1, Sivarethinamohan Rajamanickam2, Karthick Kanagarathinam3
1Institute of Energy Infrastructure, Universiti Tenaga Nasional (UNITEN), 43000, Kajang, Selangor Darul Ehsan, Malaysia; Department of Civil Engineering, VNR Vignana Jyothi Institute of Engineering and Technology, Hyderabad, 500090, Telangana, India.
机器学习模型准确地预测了奈的情况.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 数据科学数据科学数据科学
- 大气科学 大气科学
背景情况:
- 对空气污染的监测和预测对公共健康至关重要.
- 印度南部沿海城市奈面临着严重的空气质量挑战.
- 现有的空气质量指数 (AQI) 预测方法需要改进.
研究的目的:
- 使用机器学习预测奈的空气质量指数 (AQI).
- 确定影响该地区AQI的关键因素.
- 为了评估用于AQI预测的不同机器学习模型的性能.
主要方法:
- 利用了来自奈 (2017-2022) 的历史空气质量数据.
- 开发并比较了机器学习模型:XGBoost,随机森林,包装Regressor和LGBMRegressor.
- 使用日志转换进行数据规范化,并使用热图分析污染物影响.
主要成果:
- XGBoost 模型实现了高精度 (R2=0.9935,MAE=0.02).
- 颗粒物质2.5 (PM2.5) 被确定为影响AQI (0.91相关性) 的最重要因素.
- 在过去的两年里,清奈的AQI显示了上升的趋势.
结论:
- 机器学习,特别是XGBoost,为奈的AQI预测提供了一个强大的方法.
- 该研究强调了奈日益严重的空气污染趋势,需要紧急干预.
- 使用历史数据和先进的算法准确的AQI预测是未来空气质量管理的可行.
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