基于Prophet-随机森林优化模型的空气质量指数规模预测

作者：常恬君; 过仲阳^*; 徐丽丽

来源：环境污染与防治, 2019, 41(07): 758-766.

DOI：10.15985/j.cnki.1001-3865.2019.07.004

• Prophet模型
• 随机森林
• 时间序列预测
• 优化模型

长时间的规模预测有助于从宏观角度分析事物的发展趋势与规律。对上海市2013—2017年逐日空气质量指数(AQI)进行分析,在此基础上建立了Prophet-随机森林(RF)优化模型。Prophet模型将AQI时间序列趋势分解为趋势项、季节项、节假日效应;RF算法用于弥补Prophet模型无法预测随机非线性部分的缺点,对Prophet模型进行优化,将Prophet-RF优化模型用于AQI的规模预测。结果表明:相比于Prophet模型,Prophet-RF优化模型的预测效果更加精确,其中,拟合值的均方根误差和平均绝对误差均减少了0.161,预测值的均方根误差和平均绝对误差分别减少了0.434和0.399。Prophet-RF优化模型解释性强且精度高,对于时间序列的规模预测具有较明显的优势。

• 单位
  国家海洋局东海预报中心; 华东师范大学