一种基于机器学习的二氧化碳浓度预测方法

本发明提供了一种基于机器学习的二氧化碳浓度预测方法，属于环境监测领域，该方法首先采集温室气体观测站的二氧化碳浓度观测值，进行预处理并归一化。然后利用归一化的气象要素数据作为特征，二氧化碳浓度观测值作为标签来构建数据集，通过随机森林模型进行训练。进一步，计算每个特征与二氧化碳浓度之间的皮尔逊相关系数和SHAP值，确定每个特征的混合权重。在训练随机森林模型的过程中，优先选择加权信息增益最大的特征进行分裂。再通过参数自动化调优提升模型的预测能力，最后利用优化后的模型对新的气象数据进行二氧化碳浓度预测。本方法准确度高，适用于环境管理与温室气体排放监测的智能决策需求。