KNN数据挖掘算法在霾等级预报中的应用

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	作者：陈星灿 ; 徐冰 关键词：数据挖掘 ; KNN ; 霾 ; 预报 中文刊名：DNZS 英文刊名：Computer Knowledge and Technology 机构：沈阳师范大学科信软件学院;沈阳市公安局科技通讯处; 出版日期：2019-03-25 出版单位：电脑知识与技术 年：2019 期：v.15 语种：中文; 页：DNZS201909003 页数：3 CN：09 ISSN：34-1205/TP 分类号：9-10+16

摘要

在对2017年A地地区气象数据进行对比分析后发现影响A地地区霾等级的主要因素有以下七个:气温、气压、相对湿度、露点温度、地面U风、地面V风以及PM2.5浓度。上述的七项主要因素是影响A地区霾等级的属性特征,将霾的等级划分当作标志量,以此来构建样本集合,再用KNN数据挖掘算法来构建划分霾等级的预报分类器,从而进行试验。得到如下结论:当K=3时该分类器的预报效果最佳,准确度高达88.2%。基于该算法构建的KNN模型预报无霾时准确度很高,达91.8%,且对于雾霾的空报率也较低,但对霾等级的预报精确度还有待改善。
        

引文

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