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作者
霍文栾博钰周伟陆翔王春丽周永利赵彬宇
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单位
神华准格尔能源有限责任公司信息中心中国矿业大学矿业工程学院神华准格尔能源有限责任公司科学技术研究院
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摘要
为实现PM2.5、PM10和TSP粉尘质量浓度预测,利用哈尔乌素露天煤矿环境监测数据,以随机森林算法为基础,建立环境因素影响下的粉尘质量浓度预测模型,采用网络搜索的方法对随机森林模型进行参数调整.研究结果表明:采用加权算术平均值法对粉尘质量浓度数据进行降噪处理,能有效提高预测模型的准确性.特征重要性分析表明,环境影响因素中相对湿度对预测效果影响最大,其次是温度、噪声,风速、风力、风向影响较小.
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关键词
露天煤矿粉尘质量浓度随机森林算法重要性分析
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基金项目(Foundation)
国家自然科学基金（52174131;51804299）；
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文章目录
0 引言
1 研究数据
1.1 数据来源
1.2 数据分析
2 研究方法
2.1 随机森林算法
2.2 数据预处理
2.3 模型建立
3 结果与讨论
3.1 预测模型效果评价
3.2 特征变量重要性分析
4 结论
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引用格式
霍文,栾博钰,周伟,陆翔,王春丽,周永利,赵彬宇.基于环境因素的露天煤矿粉尘质量浓度预测[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版),2021,40(05):409-414.
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