基于Hadoop的大气污染物质量浓度预测系统设计

作者：丁凡; 马敏劲^*; 胡昱全; 胡国辉

来源：兰州大学学报(自然科学版), 2019, 55(04): 472-484.

DOI：10.13885/j.issn.0455-2059.2019.04.008

• 分布式文件系统
• Hadoop
• 随机森林算法
• 空气质量指数

针对大气污染物质量浓度预测及其大规模数据计算问题,设计了一种基于随机森林算法的污染物质量浓度预测算法,采用MapReduce并行计算框架并行化计算空气质量指数,实现了基于Hadoop平台的空气污染物质量浓度预测系统.通过试验比较了基于随机森林算法和基于线性拟合算法的计算结果,显示本算法能够有效降低大气污染物质量浓度的预测误差.

• 单位
  兰州理工大学; 兰州大学