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基于Stacking的地面PM2.5浓度估算

赵滨 刘斌

赵滨, 刘斌. 基于Stacking的地面PM2.5浓度估算[J]. 环境工程, 2020, 38(2): 153-159. doi: 10.13205/j.hjgc.202002022
引用本文: 赵滨, 刘斌. 基于Stacking的地面PM2.5浓度估算[J]. 环境工程, 2020, 38(2): 153-159. doi: 10.13205/j.hjgc.202002022
ZHAO Bin, LIU Bin. APPLICATION OF STACKING IN GROUND-LEVEL PM2.5 CONCENTRATION ESTIMATING[J]. ENVIRONMENTAL ENGINEERING , 2020, 38(2): 153-159. doi: 10.13205/j.hjgc.202002022
Citation: ZHAO Bin, LIU Bin. APPLICATION OF STACKING IN GROUND-LEVEL PM2.5 CONCENTRATION ESTIMATING[J]. ENVIRONMENTAL ENGINEERING , 2020, 38(2): 153-159. doi: 10.13205/j.hjgc.202002022

基于Stacking的地面PM2.5浓度估算

doi: 10.13205/j.hjgc.202002022
基金项目: 

国家自然科学基金项目(61871260)。

详细信息
    作者简介:

    赵滨(1994-),男,硕士,主要研究方向为数据挖掘。854155958@qq.com

    通讯作者:

    刘斌(1972-),男,硕士,副教授,主要研究方向为大数据与人工智能。liubin@sust.edu.cn

APPLICATION OF STACKING IN GROUND-LEVEL PM2.5 CONCENTRATION ESTIMATING

  • 摘要: 为了解决地面PM2.5监测网络在空间和时间覆盖受限的问题,提出了基于宽时空覆盖的卫星气溶胶光学厚度AOD,利用Stacking方法建立地面PM2.5浓度估算模型,将AOD、PM2.5和各气象参数以及与PM2.5排放有关的数据进行训练,使用改进网格搜索对模型超参数进行优化,通过对多重共线性分析,建立基于Stacking的最优PM2.5浓度估算模型。选取2016-01-01-2016-12-31的数据作为实验对象,结果表明:相比于随机森林、GBRT和XGBoost 3种模型,使用岭回归作为元学习器的Stacking模型性能更优,可见Stacking适用于大范围地理区域的大气污染监测。
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  • 收稿日期:  2019-06-13

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