利用机器学习预测新德里空气质量指数
机器学习
2021-12-14 v1
摘要
空气质量对人类健康具有显著影响。空气质量恶化会引发广泛的健康问题，尤其在儿童中。预测空气质量的能力使政府及其他相关组织能够采取必要措施，保护最脆弱群体免于暴露在有害质量的空气中。由于此类方法难以获取充足的纵向数据，传统手段在该任务上成效甚微。本文使用支持向量回归（SVR）模型，基于印度中央污染控制委员会与美国驻新德里大使馆公开提供的历史污染数据，预测多种污染物浓度及空气质量指数。在测试的方法中，采用径向基函数（RBF）核的 SVR 取得了最佳结果。实验表明，使用全部可用变量所得的预测效果优于经主成分分析筛选特征后的结果。该模型以 93.4% 的准确率预测了二氧化硫、一氧化碳、二氧化氮、细颗粒物 2.5（PM2.5）及近地面臭氧等多种污染物浓度，以及空气质量指数（AQI）。
引用
@article{arxiv.2112.05753,
title = {Using Machine Learning to Predict Air Quality Index in New Delhi},
author = {Samayan Bhattacharya and Sk Shahnawaz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.05753},
year = {2021}
}
备注
7 pages, 5 figures, 6 tables