Sammanfattning av denna webbsida: Luftkvalitetsinformation såsom koncentrationen av PM 2.5 är av stor betydelse för människors hälsa och stadsförvaltning. Det påverkar sättet att resa, stadsplanering, regeringens politik och så vidare. I större städer finns det dock vanligtvis bara ett begränsat antal kontrollstationer för luftkvalitet. Under tiden varierar luftkvaliteten i stadsområdena och det kan finnas stora skillnader, även mellan närbelägna regioner. I detta dokument föreslås en slumpmässig skogsstrategi för att förutsäga luftkvaliteten (RAQ) för stadsanalyssystem. De data som genereras av stadsanalys omfattar meteorologiska data, väginformation, trafikstatus i realtid och distributionspunkt (POI). Den slumpmässiga skogsalgoritmen utnyttjas för datautbildning och förutsägelse. RAQ:s prestanda utvärderas med hjälp av verkliga stadsdata. Jämfört med tre andra algoritmer uppnår detta tillvägagångssätt bättre förutsägelseprecision. Spännande resultat observeras från experimenten att luftkvaliteten kan härledas med häpnadsväckande hög noggrannhet från de data som erhålls från stadsanalys.
Yu m.fl. REF-konstruerad förutsägelsemodell för koncentrationen av PM 2.5 baserad på slumpmässig skog, som utnyttjar effekten av luftkvalitetskoncentrationen av angränsande rutnät.
RAQ–A Random Forest Approach for Predicting Air Quality in Urban Sensing Systems
{'venue': 'Sensors', 'journal': 'Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}