得到测试点的类别。假设每个训练样本有个特征值，那么每个样本都可以用个维行向量表示样本点的每个样本所属的类别均对不同距离的样本给出权重，距离越近，所占权重越大。选取反距离加权，记权重系数为，则其中表示待定常数，是为防止过小导致的趋于无穷大，以此建立模型称为模型。值的选择在模型训练中，以中的折交叉验证的分类平均正确率为目标，采用循环搜索，寻找最佳的和。天气数据对空气质量预测基础上的天气数据对空气质量预测基础上的改进算法天气学论文表决原则，从而得到测试点的类别。假设每个训练样本有个特征值，那么每个样本都可以用个维行向量表示样本点的每个样本所属的类别均已知，同样，每个测试点样本也可以表示为要实现算法，需要计算出每个样本点到测试点的距离，然后选取距离最近的个样本，获取个样本中的组样本数据作为训练，剩下的组样本数据作为验证集，共进行次，取次的平均正确率来验证模型。考虑到每组的样本数据的数量，本文取，即将训练集分成组，每组为个样本数据。数据整理获取的天气数据都是以小时为单位，而空气质量数据是以天为单位，所以先要对天气数据进行处理，对余下的个不同明确个明显主要任务明显降低细颗粒物浓度明显减少重污染天数明显改善空气质量和明显增强人民的蓝天幸福感。因此，进行空气质量预测，为当地政府及时提供信息，避免严重空气污染事故的发生是很有必要的。数据标准化本文采用最大值最小值标准化，使所有数据均处于，区间内，新的数据值等于原始值与最小值摘要基于天气数据进行空气质量预测，首先收集成都市区年月日到年月日天个天气属性，然后对天气属性进行筛选数据处理接着，建立分类模型，利用折交叉验证和多数表决原则对个样本进行分类最后在传统分类模型的基础上，使用反距离加权建模，结果表明模型有较好的泛化能力和预测效果。关键词与支持向量机建模相结合的质量浓度预测北京科技大学学报，杨锦伟，孙宝磊基于灰色马尔科夫模型的平顶山市空气污染物浓度预测数学的实践与认识，陆志涛，周鹏，吴菲基于拓展模型的我国城市空气质量评价环境经济研究，贺金龙，吴晟，周海河，等基于，的环境预测与分析研究信息技术进算法科技创新与应用，基金川省教育厅项目编号川省大学生创新训练项目编号。本文将传统分类算法进行改进，对成都市区年个样本进行反距离加权采用循环寻找最佳的，并利用个天气属性数据值进行空气质量的预测。数据来源及处理天气数据从中国气象数据网获得成都市区年月日到年月日每考虑属性加权或者是采用主成分分析进行降维处理。参考文献刘杰，杨鹏，吕文生，等模糊时序与支持向量机建模相结合的质量浓度预测北京科技大学学报，杨锦伟，孙宝磊基于灰色马尔科夫模型的平顶山市空气污染物浓度预测数学的实践与认识，陆志涛，周鹏，吴菲基于拓展模型的我国城市空气质量评价天数明显改善空气质量和明显增强人民的蓝天幸福感。因此，进行空气质量预测，为当地政府及时提供信息，避免严重空气污染事故的发生是很有必要的。天气数据对空气质量预测基础上的改进算法天气学论文。样本不均衡分析组训练样本发现大多数标签即分类集中在第，类，其它类别较少。模型评天气数据对空气质量预测基础上的改进算法天气学论文，姜孪娟神经网络算法在空气质量预测中的应用以江苏为例信息与电脑理论版，生态环境部环境空气质量指数技术规定试行中华人民共和国生态环境部，郑茂波，孟佳俊，鲁越基于天气数据对空气质量预测的改进算法科技创新与应用，基金川省教育厅项目编号川省大学生创新训练项目编高了模型的分类正确率。同时，使用折交叉验证可以有效提高模型的泛化能力。下步研究考虑的方向搜集的样本数据集的数量足够且保持均衡。样本属性数据的处理当样本属性数量较多时，不同属性的重要程度也不是样的，可以考虑属性加权或者是采用主成分分析进行降维处理。参考文献刘杰，杨鹏，吕文生，等模糊时序区年月日到年月日天个天气属性，然后对天气属性进行筛选数据处理接着，建立分类模型，利用折交叉验证和多数表决原则对个样本进行分类最后在传统分类模型的基础上，使用反距离加权建模，结果表明模型有较好的泛化能力和预测效果。关键词算法折交叉验证反距离加权天气数据空气质量近天的天气数据，共组样本数据，每组样本数据包含个属性。天气数据对空气质量预测基础上的改进算法天气学论文。样本不均衡分析组训练样本发现大多数标签即分类集中在第，类，其它类别较少。模型评价采用传统的算法，效果不佳，并且泛化能力弱，采用反距离加权的算法，明显提境经济研究，贺金龙，吴晟，周海河，等基于，的环境预测与分析研究信息技术，姜孪娟神经网络算法在空气质量预测中的应用以江苏为例信息与电脑理论版，生态环境部环境空气质量指数技术规定试行中华人民共和国生态环境部，郑茂波，孟佳俊，鲁越基于天气数据对空气质量预测的改价采用传统的算法，效果不佳，并且泛化能力弱，采用反距离加权的算法，明显提高了模型的分类正确率。同时，使用折交叉验证可以有效提高模型的泛化能力。下步研究考虑的方向搜集的样本数据集的数量足够且保持均衡。样本属性数据的处理当样本属性数量较多时，不同属性的重要程度也不是样的，可以年来，由于能源消耗的不断增加，空气污染日益加剧，空气质量问题已经严重影响到人们的正常生活，各种呼吸道疾病频发。空气污染不仅对人类的身体健康造成了极大的损害，还对生态环境造成了严重的负面影响。年月，国务院颁布了打赢蓝天保卫战年行动计划，明确个明显主要任务明显降低细颗粒物浓度明显减少重污染天气数据对空气质量预测基础上的改进算法天气学论文交叉验证注与算法的不样，即将训练集平均分成等分，每次将其中的组样本数据作为训练，剩下的组样本数据作为验证集，共进行次，取次的平均正确率来验证模型。考虑到每组的样本数据的数量，本文取，即将训练集分成组，每组为个样本数据。摘要基于天气数据进行空气质量预测，首先收集成都市已知，同样，每个测试点样本也可以表示为要实现算法，需要计算出每个样本点到测试点的距离，然后选取距离最近的个样本，获取个样本中每个样本的类别标签，再找出个样本中数量最多的标签即多数表决原则，最后返回该标签并获得最后测试样本类别结果。数据标准化本文采用最大值最小值改进算法天气学论文。数据整理获取的天气数据都是以小时为单位，而空气质量数据是以天为单位，所以先要对天气数据进行处理，对余下的个不同属性数据采用了以下方法取累加和降水量取最大值最高气温最高气压最大风速极大风速取最小值最低气温最低气压最小相对湿度取平均值气压海平面气压温度分每个样本的类别标签，再找出个样本中数量最多的标签即多数表决原则，最后返回该标签并获得最后测试样本类别结果。模型的改进和结果反距离加权如图所示，内环的两个角形对圆圈的影响是不是样的从相似的角度出发，两个样本距离越近，说明属性越相似，也就是类别更接近。所以，在多数表决原则的基础上，需要属性数据采用了以下方法取累加和降水量取最大值最高气温最高气压最大风速极大风速取最小值最低气温最低气压最小相对湿度取平均值气压海平面气压温度分钟平均风速相对湿度水汽压模型模型原理算法的基本原理是通过选取个离测试点最近的训练样本点，并输出这个样本点中数量最多的样本标签即多数的差除以最大值与最小值的差，即距离公式针对天气数据的特点，采用欧氏距离来测定样本相似度，则距离为首先将前组样本数据作为训练集，剩下的组样本数据作为测试集。增强模型的泛化能力，对组样本数据采用折交叉验证注与算法的不样，即将训练集平均分成等分，每次将其词算法折交叉验证反距离加权天气数据空气质量近年来，由于能源消耗的不断增加，空气污染日益加剧，空气质量问题已经严重影响到人们的正常生活，各种呼吸道疾病频发。空气污染不仅对人类的身体健康造成了极大的损害，还对生态环境造成了严重的负面影响。年月，国务院颁布了打赢蓝天保卫战年行动计划，