基于Stacking的地面PM 2.5 浓度估算
摘要
为了解决地面PM2.5监测网络在空间和时间覆盖受限的问题，提出了基于宽时空覆盖的卫星气溶胶光学厚度AOD，利用Stacking方法建立地面PM2.5浓度估算模型，将AOD、PM2.5和各气象参数以及与PM2.5排放有关的数据进行训练，使用改进网格搜索对模型超参数进行优化，通过对多重共线性分析，建立基于Stacking的最优PM2.5浓度估算模型。选取2016-01-01-2016-12-31的数据作为实验对象，结果表明：相比于随机森林、GBRT和XGBoost 3种模型，使用岭回归作为元学习器的Stacking模型性能更优，可见Stacking适用于大范围地理区域的大气污染监测。
引用本文（GB/T 7714）
赵滨, Bin Liu. 基于Stacking的地面PM 2.5 浓度估算[J]. 环境工程, 2020.
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