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山东大学学报 (工学版) ›› 2020, Vol. 50 ›› Issue (4): 1-7.doi: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2019.423

• 机器学习与数据挖掘 •    下一篇

基于集成学习的O3的质量浓度预测模型

彭岩(),冯婷婷,王洁*()   

  1. 首都师范大学管理学院，北京 100048
  • 收稿日期:2019-07-25 出版日期:2020-08-20 发布日期:2020-08-13
  • 通讯作者: 王洁 E-mail:pengyan@cnu.edu.cn;wangjie@cnu.edu.cn
  • 作者简介:彭岩(1967—)，女，重庆人，教授，博士，主要研究方向为大数据分析与数据挖掘.E-mail:pengyan@cnu.edu.cn
  • 基金资助:
    全国教育科学规划-教育部重点课题资助项目(DLA190426)

An integrated learning approach for O3 mass concentration prediction model

Yan PENG(),Tingting FENG,Jie WANG*()   

  1. School of Management, Captial Normal University, Beijing 100048, China
  • Received:2019-07-25 Online:2020-08-20 Published:2020-08-13
  • Contact: Jie WANG E-mail:pengyan@cnu.edu.cn;wangjie@cnu.edu.cn

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532

摘要：

为准确预测O3的质量浓度及其发展趋势，分析其诱发因素，提出一种基于集成学习的O3的质量浓度预测模型。以北京市2015—2016年O3污染物的质量浓度及气象因素数据为基础，提出并建立面向O3污染物的质量浓度预测的特征选择-集成学习多层预测模型，在对数据进行缺失值填补及异常值分析的基础上，利用Pearson相关分析和Lasso回归分析同时对清理后的气象资料数据进行特征选择，以消除数据冗余，提高预测精度;提出基于自组织映射神经网络self-organizing featuremap, SOFM和Elman神经网络Elman neural network, ENN的集成学习算法，利用SOFM对样本数据进行聚类以实现样本的合理分布后，使用ENN进行仿真训练来预测O3的质量浓度。试验结果表明：采用Pearson-Lasso特征选择和SOFM样本聚类对数据做前期处理后，ENN的预测精度由74.6%提高到82.1%，能够改善基于ENN的O3污染物的质量浓度的预测准确率。

关键词: 北京市, 臭氧, 特征选择, 自组织映射神经网络, Elman神经网络

Abstract:

In order to accurately predict O3 mass concentration and development trend and to analyze inducing factors, an O3 mass concentration prediction model based on integrated learning was proposed. A multilayer FS-IL model for the O3 pollutant mass concentration was established in accordance with the data of O3 pollutant mass concentration and meteorological factors from 2015 to 2016 in Beijing, on the basis of missing value filling and outlier analysis, Pearson correlation analysis and Lasso regression analysis were used to select features of the cleaned meteorological data to eliminate data redundancy and improve prediction accuracy; an integrated learning algorithm based on self-organizing featuremap (SOFM)-Elman neural network (ENN) was proposed. After clustering sample data with SOFM to realize reasonable distribution of samples, ENN was used for simulation training to predict O3 mass concentration. The experimental results showed that the accuracy of ENN-based O3 pollutant mass concentration prediction was improved from 74.6% to 82.1% after the preliminary processing of data with Pearson-Lasso feature selection and SOFM sample clustering.

Key words: Beijing, ozone, feature selection, SOFM, ENN

中图分类号: 

  • TP181

图1

一维竞争层的SOFM结构"

图2

ENN拓扑图"

图3

基于特征选择-集成学习的多层预测模型"

图4

气象资料数据的箱型图"

表1

O3的质量浓度与气象因素Pearson相关系数"

Pearson相关系数 yi Pearson相关系数 yi
xi1 -0.59 xi6 0.69
xi2 -0.61 xi7 -0.09
xi3 -0.59 xi12 0.16
xi4 0.73 xi14 0.10
xi5 0.74 xi15 0.36

表2

Lasso特征选择系数表"

变量 系数 变量 系数
xi1 0.0745 xi6 0.2682
xi2 -0.1147 xi7 -0.4166
xi3 0.0000 xi12 0.4466
xi4 -0.0823 xi14 0.1061
xi5 0.0415 xi15 0.1813

图5

SOFM神经网络聚类"

图6

ENN测试集预测结果对比"

表3

仿真训练结果对比"

是否使用SOFM 使用SOFM聚类前 使用SOFM聚类后
ENN SVR RBF神经网络 BP神经网络 ENN SVR RBF神经网络 BP神经网络
MSE 0.5535 0.0649 0.5816 0.0630 0.0436 0.0451 0.4750 0.0478
R2 0.7462 0.7159 0.7318 0.7336 0.8211 0.8055 0.7932 0.8020
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