一种基于主动学习的空气质量监测站选址推荐方法

本发明公开了一种基于主动学习的空气质量监测站选址推荐方法，首先进行信息量的估计，空气质量监测站选址地点必须同时满足以下两个基本标准：采用蒙特卡洛辍学技术来计算未监测位置的不确定性，使用欧氏距离进行相似性估计，量化最大化影响；然后整合不确定性和影响为信息量；同时将多种空气污染物信息量的集成；最后通过按批次推荐空气质量监测站的位置，求解具有最大信息量的位置集合。本发明降低了计算成本，最大限度地提升了空气质量推断图的准确性，能够同时满足多种空气污染物推断的需要。