KNN数据挖掘算法在北京地区霾等级预报中的应用   总被引：6，自引：1，他引：5  

熊亚军  廖晓农  李梓铭  张小玲  孙兆彬  赵秀娟  赵普生  马小会  蒲维维 《气象》2015,41(1):98-104

利用北京地区2013年气象数据以及PM2.5浓度数据与能见度数据进行对比分析,结果发现气温、气压、相对湿度、露点温度、地面U风、地面V风以及PM2.5小时浓度这7个要素是影响北京地区霾等级的关键因素。利用气温、地面气压、相对湿度、露点温度、U风、V风分量以及PM2.5浓度作为7个属性特征,以霾等级做为标志量构建训练样本集,结合KNN（K Nearest Neighbor）数据挖掘算法构建霾等级预报分类器,并开展霾等级客观识别实验。结果表明K=3时该分类器的分类预报效果最佳,其13个站点的分类准确率高达88.2%。基于该算法构建的KNN模型预报无霾时的漏报概率很小,准确率高达91.8%;预报有轻度霾、中度霾以及重度霾时,空报的概率仅分别为4.7%、1.4%和2.6%。2014年8月29日至9月2日北京地区一次霾天气过程的预报结果表明：南郊观象台、密云和延庆3站的预报准确率分别达到74%、64%和84%,但霾等级的精度方面还有待于进一步提高。  相似文献