基于决策树算法的长沙市空气质量研究
Research on Air Quality in Changsha City Based on Decision Tree Algorithm
DOI: 10.12677/PM.2023.136176, PDF,    科研立项经费支持
作者: 仝青山, 汪兆鹏:长沙理工大学数学与统计学院,湖南 长沙
关键词: k近邻算法决策树算法空气质量长沙市k-Nearest Neighbors Decision Tree Algorithm Air Quality Changsha City
摘要: 本文针对长沙市空气质量问题,运用k近邻算法和决策树算法的理论方法,构建了空气质量预测模型。建立模型并进行求解,通过算法得到空气污染的主要影响因素并且从精准预测了长沙市的空气质量。最后,对模型进行了分析和评价。
Abstract: Aiming at the air quality problem of Changsha City, this paper constructs the air quality prediction model by using the theoretical methods of the k-Nearest Neighbors (k-NN) and Decision Tree Al-gorithm. The model was established and solved, the main influencing factors of air pollution were obtained through the algorithm, and the air quality of Changsha City was accurately predicted. Fi-nally, the model is analyzed and evaluated.
文章引用:仝青山, 汪兆鹏. 基于决策树算法的长沙市空气质量研究[J]. 理论数学, 2023, 13(6): 1720-1727. https://doi.org/10.12677/PM.2023.136176

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