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        基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的高校校區(qū)空氣質(zhì)量預(yù)測方法研究

        2021-10-21 08:51:30周海龍
        科技信息·學(xué)術(shù)版 2021年15期
        關(guān)鍵詞:預(yù)測方法機(jī)器學(xué)習(xí)空氣質(zhì)量

        周海龍

        摘要:本文借鑒國內(nèi)外房地產(chǎn)評(píng)估經(jīng)驗(yàn)[1],在依據(jù)特征價(jià)格理論前提下,將高校建筑的房屋價(jià)格和房屋特征作為空氣質(zhì)量的特征變量,運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)中的隨機(jī)森林算法,建立空氣質(zhì)量的特征變量與空氣質(zhì)量之間內(nèi)在的映射關(guān)系,預(yù)測出校區(qū)的空氣質(zhì)量。以部分高校為例進(jìn)行實(shí)驗(yàn),預(yù)測得到了較高的準(zhǔn)確性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了預(yù)測方法的可行性和穩(wěn)定性,在對(duì)高校校區(qū)空氣質(zhì)量預(yù)測的所有方法中屬于創(chuàng)新實(shí)踐。

        關(guān)鍵詞:空氣質(zhì)量;機(jī)器學(xué)習(xí);高校;預(yù)測方法

        引言:近年來,高校在建造校區(qū)時(shí),更加重視建筑的地理環(huán)境,尤其傾向于地理位置空氣質(zhì)量較好的校區(qū),因?yàn)槭覂?nèi)新風(fēng)直接來源于室外,室外空氣質(zhì)量決定著室內(nèi)空氣品質(zhì)的好壞[2]。所以準(zhǔn)確預(yù)測高校校區(qū)的空氣質(zhì)量對(duì)師生非常重要。

        1、氣質(zhì)量的特征變量選取

        本文結(jié)合國內(nèi)學(xué)者對(duì)于使用特征價(jià)格理論選取特征變量的概括與總結(jié),以及需要解決的具體問題即對(duì)高校校區(qū)的空氣質(zhì)量預(yù)測,選取13個(gè)房屋特征作為空氣質(zhì)量的特征變量,以下為選取的特征變量及其含義,如表1所示。

        為了便于運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法構(gòu)建出預(yù)測模型,需要將特征變量和高校校區(qū)的空氣質(zhì)量采用綜合性指標(biāo)法、虛擬變量法和5點(diǎn)Likert量化表等方法進(jìn)行量化。對(duì)于有原始數(shù)值的,明確其數(shù)值單位,總價(jià)單位為萬元,建筑面積單位為平方米,內(nèi)室數(shù)的單位為間,物業(yè)管理費(fèi)的單位為元/平方米,公交線路為校區(qū)周邊500米內(nèi)公交線路的條數(shù),地鐵站為校區(qū)周邊1000米內(nèi)地鐵站個(gè)數(shù)。住宅附近有大學(xué)時(shí),臨近大學(xué)賦值為1,否則賦值為0。住宅的朝向?yàn)槟稀⑽髂虾蜄|南方向時(shí)將賦值為1,其余為0。裝修:豪華裝修賦值為4,精裝修賦值為3,普通裝修賦值為2,毛胚房賦值為1。運(yùn)動(dòng)設(shè)施:建筑周圍是否有活動(dòng)中心、會(huì)所、健身設(shè)施、游泳池、籃球場、網(wǎng)球場、羽毛球場,每有1項(xiàng)加1,最大數(shù)為7。生活配套:校區(qū)附近1000米范圍是否有餐館、超市、郵局、銀行、醫(yī)院、幼兒園、小學(xué)、中學(xué),每有1項(xiàng)加1,最大數(shù)為7。將校區(qū)周邊自然環(huán)境、停車位以及校區(qū)的空氣質(zhì)量劃分為5個(gè)等級(jí),其Likert量化表如表2所示。

        2、應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測高校校區(qū)空氣質(zhì)量的研究

        實(shí)驗(yàn)采用的數(shù)據(jù)是通過機(jī)器嗅覺實(shí)驗(yàn)室自有的傳感器陣列到各個(gè)大學(xué)校區(qū)內(nèi)采集得到的。從原始數(shù)據(jù)中選取298個(gè)數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù),其包括總價(jià)、建筑面積、內(nèi)室數(shù)、朝向、裝修、停車位、周邊環(huán)境、物業(yè)管理費(fèi)、運(yùn)動(dòng)設(shè)施、生活配套、臨近大學(xué)、公交線路、地鐵站共13個(gè)特征變量和空氣質(zhì)量,表3給出了樣本數(shù)據(jù)的部分?jǐn)?shù)據(jù)集樣例。

        通過大量的實(shí)驗(yàn),得到隨機(jī)森林分類模型的最優(yōu)參數(shù):OOB作為準(zhǔn)確率的驗(yàn)證方法(oob_score=True),樹的個(gè)數(shù)為500(n_estimators=500),隨機(jī)選擇的特征變量的個(gè)數(shù)為log213(max_features="log2"),采用有放回的抽樣方法(bootstrap=True)。最后用測試樣本對(duì)此分類模型進(jìn)行測試,運(yùn)行100次,可以得到隨機(jī)森林算法對(duì)校區(qū)的空氣質(zhì)量預(yù)測的準(zhǔn)確率,如圖1所示。

        最高準(zhǔn)確率為87%,平均準(zhǔn)確率為86%,方差為0.00003。由此可知,隨機(jī)森林算法對(duì)校區(qū)空氣質(zhì)量的預(yù)測不僅準(zhǔn)確率較高而且穩(wěn)定性較好。

        總之,基于計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法、房地產(chǎn)領(lǐng)域的城市高校校區(qū)以及環(huán)保領(lǐng)域的空氣質(zhì)量評(píng)價(jià)三者的結(jié)合。運(yùn)用現(xiàn)在被人們廣泛關(guān)注的數(shù)據(jù)挖掘思想和技術(shù),采用分類性能較好的機(jī)器學(xué)習(xí)算法(隨機(jī)森林),準(zhǔn)確預(yù)測出高校校區(qū)的空氣質(zhì)量。并用實(shí)驗(yàn)證明了此方法的可行性和穩(wěn)定性,可以滿足師生在關(guān)注校區(qū)空氣質(zhì)量時(shí)的實(shí)際需求。這將是未來預(yù)測空氣質(zhì)量的新技術(shù)趨勢。

        參考文獻(xiàn):

        [1]孟棟.樊重俊.李旭東,等.混沌遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在空氣質(zhì)量預(yù)測中的應(yīng)用[J].安全與環(huán)境學(xué)報(bào),2014,14(04):246-250.

        [2]寇利.城市街區(qū)建筑物附近空氣質(zhì)量的研究[D].上海:東華大學(xué),2008.

        [3]彭巖,王萬森,王旭仁,等.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2009,36(4):205-210.

        [4]寇利.城市街區(qū)建筑物附近空氣質(zhì)量的研究[D].上海:東華大學(xué),2008.

        [5]楊沐晞.基于隨機(jī)森林模型的二手房價(jià)格評(píng)估研究[D].湖南:中南大學(xué),2012.

        [6]彭巖,王萬森,王旭仁,等.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方法研究[J].計(jì)算機(jī)科學(xué),2009,36(4):205-210.

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