| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 空气质量相关知识介绍 | 第16-20页 |
| 2.1 大气主要污染物 | 第16-17页 |
| 2.2 空气质量指数 | 第17-18页 |
| 2.3 AQI的计算与评价过程 | 第18-20页 |
| 第三章 太原市空气质量分析 | 第20-26页 |
| 3.1 太原市区位、气候及产业结构 | 第20-21页 |
| 3.2 空气质量数据来源 | 第21页 |
| 3.3 太原市空气质量状况 | 第21-23页 |
| 3.3.1 空气质量的年分布特征 | 第21-22页 |
| 3.3.2 空气质量的季节分布特征 | 第22-23页 |
| 3.3.3 空气质量的月分布特征 | 第23页 |
| 3.4 首要污染物 | 第23-26页 |
| 3.4.1 首要污染物的年分布特征 | 第23-24页 |
| 3.4.2 首要污染物的季节分布特征 | 第24-26页 |
| 第四章 随机森林模型理论知识 | 第26-30页 |
| 4.1 随机森林概述 | 第26页 |
| 4.2 随机森林回归原理 | 第26-28页 |
| 4.3 特征变量的重要性评价 | 第28-30页 |
| 第五章 基于随机森林模型的PM_(2.5) 浓度实证分析 | 第30-44页 |
| 5.1 模型变量的选取 | 第30-31页 |
| 5.2 相关性分析 | 第31-33页 |
| 5.2.1 相关性分析原理 | 第31-32页 |
| 5.2.2 相关性分析结果 | 第32-33页 |
| 5.3 数据预处理 | 第33-34页 |
| 5.4 随机森林回归模型的建立 | 第34-38页 |
| 5.4.1 K折交叉验证法 | 第34-35页 |
| 5.4.2 随机森林的参数选择 | 第35-36页 |
| 5.4.3 变量重要性排序 | 第36-38页 |
| 5.5 与其他模型的比较 | 第38-44页 |
| 5.5.1 线性回归模型 | 第38-39页 |
| 5.5.2 Boosting回归模型 | 第39页 |
| 5.5.3 支持向量回归模型 | 第39-40页 |
| 5.5.4 模型预测结果对比 | 第40-44页 |
| 第六章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 6.1 本文总结 | 第44页 |
| 6.2 研究展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52页 |