摘要
本发明提出了一种基于随机森林的大气监测标准站高值识别方法及系统,通过获取基于标准站多项污染物原始数据的浓度数据并进行预处理后输入至基于空间约束的自适应分区模型生成高值识别数据;对所述高值识别数据基于随机森林模型建立基于阈值的识别模型;最后通过所述识别模型对实时获取的标准站污染物浓度进行高值识别。本发明通过构建的基于高值数据识别模型实现标准站高值的自动识别。
技术关键词
识别方法
分区模型
随机森林模型
建立识别模型
数据识别模型
站点
存储程序指令
处理器
动态
识别系统
数据接口
可读存储介质
模块
存储器
电子设备
参数
索引
系统为您推荐了相关专利信息
处理单元
设施
机器学习模型
数据
计算机程序产品
胶囊网络
生物特征识别方法
催泪喷射器
储存瓶
皮肤电阻传感器
视频编码器
文本编码器
视频识别方法
图像编码器
样本
卷积神经网络模型
图像去噪算法
缺陷检测方法
融合注意力机制
图像分割
城市道路行程时间
行程时间预测
BP神经网络模型
天气
交通运行状态