智能化空气环境监测与分析

石 桂萌, 吕 笑语, 李 美莹
杭州师范大学

摘要

近年来，我国在经济高速发展的同时，也面临着空气污染问题。随着空气污染的日益严重，空气质量开始恶化，酸雨、
雾霾等环境问题日益增多，对我国的经济和生态系统、社会的可持续发展、人们的身体健康造成了严重影响。我们需要深
入分析空气质量现状，研究其影响因素，并制定相关对策和采取相应措施来缓解甚至解决空气污染与经济发展之间的矛盾。
本研究利用机器学习神经网络模型、决策树的集成学习方法和空气质量指数（Air Quality Index，简称 AQI），进行空气质
量的预测与分析，实现对未来空气质量的准确预测，并探索空气质量与环境因素之间的关联关系。

关键词

污染物；空气质量；神经网络；随机森林；AQI

参考

[1] 龙尧水 . 基于神经网络模型和血常规指标的孕妇地

中海贫血预测研究 [J]. 国际检验医学杂志 , 2023,44(20)

[2] 刘梦 . 基于流的时间相关特征的 VPN 加密流量识别 [J]

海南师范大学学报 ( 自然科学版 ). 2023,36(03)

[3] 李吉 . 基于数据挖掘的陶瓷艺术品价格预测研究 [D].

景德镇陶瓷大学 .2023

[4] 闫云凤 . 基于决策森林的回归模型方法研究及应用

[D]. 浙江大学 .2019

[5] 张珉铨 . 雾霾天气下 PM2.5 污染物分布特征研究 [J]

环境科学与管理 . 2023,48(10)

[6] 刘杰 . 北京大气污染物时空变化规律及评价预测模

型研究 [D]. 北京科技大学 .2015