随机森林算法在气象与空气质量分析中的应用★

邵凯旋，吴映涵，梅 钢

(中国地质大学(北京)，北京 100083)

1 概述

近年来，随着经济的高速发展和人民生活质量的不断上升，社会对空气质量的关注度日益增高。空气质量是健康和生活的重要影响因素之一。局部环境空气质量除了受局地大气污染物排放的直接影响，也受局地气象要素及气候变化的影响。有研究表明，在污染源排放相对稳定的条件下，气象条件对空气质量起主导作用。研究气象要素与大气污染物的关系，并将气候变化与其结合起来，预测未来各气象要素变化对各大气污染物的潜在影响，对我国节能减排政策的制定具有一定的指导意义。对同一地区而言，由于天气状况等自然条件的不断改变极其他因素的影响，在同一地点对同一来源的污染物的监测结果也可能出现很大差异。北京作为我国首都，在国家发展中扮演着极其重要的角色，其空气质量问题也常常受到全国人民的普遍关注。

机器学习是一种数据分析的方法，作为人工智能的一个分支，它可以自动化构建分析模型。它的理念是，系统仅需要最小的人工干预就可以从数据中学习，识别模式并且做出决策。机器学习的种类有很多，随机森林便是一种非常简便且易于使用的算法。作为一种监督学习算法，随机森林具有很强的抗干扰能力，可用于许多不同的领域。它能够处理具有很多特征的高维度数据，并在大多数情况下避免了过拟合问题，近年来越来越多地应用于人们日常生活的各个方面。……