28、机器学习在空气质量预测与空气书写识别中的应用

机器学习在空气质量预测与空气书写识别中的应用

1. 空气质量预测的研究现状

空气质量预测是一个重要的研究领域，众多研究者采用了不同的算法和数据集进行相关研究。以下是一些具有代表性的研究：
- Wang Zhengua和Tian Zhihui ：使用集成遗传算法的改进BP神经网络预测AQI值。该模型有三层，输入层为6维，输出层为1维，隐藏层维度通过经验公式 $(n + m + a)$ 计算（其中 $n$ 为输入节点数，$m$ 为输出节点数，$a$ 是1到10之间的常数），但预测准确率仅为80.44%，有待进一步提高。
- 某研究团队 ：研究评估了CO、SO₂、PM₂.₅、PM₁₀、NO₂和O₃等空气污染物，采用线性回归、决策树和随机森林回归三种机器学习算法，发现随机森林算法对空气质量的预测效果更好。不过，随机森林对各种污染物的预测准确率仅在70% - 86%之间，且未考虑苯、甲苯、二甲苯等主要污染物。

不同AQI值对应的空气质量状况如下表所示：
| AQI | 备注 |
| — | — |
| 0 - 50 | 优 |
| 51 - 100 | 良 |
| 101 - 150 | 轻度污染 |
| 151 - 200 | 中度污染 |
| 201 - 300 | 重度污染 |
| 301 + | 严重污染 |

• Kostandina和Angel ：比较了神经网络、K近邻、决策树和支持向量机的准确率。他们构建的神经网络包含6个输入属性、1个有10个神经元的隐藏层