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基于自步集成学习的非道路移动机械排气烟度预测模型
被引量：
1
1
作者
许小伟
肖喆
+3 位作者
王明达
祝能
钱枫
肖宁强
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第1期100-109,共10页
非道路移动机械逐步成为减排潜力挖掘的重点。本研究对山东省16个地级市共计13413台非道路移动机械开展排气烟度实测工作,通过分析机械排气烟度值和烟度检测合格率随机械类型、使用年限、功率的分布情况及所属经济圈的变化规律,绘制山...
非道路移动机械逐步成为减排潜力挖掘的重点。本研究对山东省16个地级市共计13413台非道路移动机械开展排气烟度实测工作,通过分析机械排气烟度值和烟度检测合格率随机械类型、使用年限、功率的分布情况及所属经济圈的变化规律,绘制山东省排气烟度污染空间分布图;在分析单变量影响因素的基础上,选取6类易获取的机械属性作为特征参数,基于自步集成学习算法构建叉车烟度检测结果预判断模型。结果表明:非道路移动机械标准从国Ⅰ提升至国Ⅱ、国Ⅱ提升至国Ⅲ,排气烟度分别减小了33%和50%;推土机、沥青摊铺机、工业钻探设备以及叉车的整体排放状况较差;山东省三大经济圈的机械保有量从大到小依次为胶东>省会>鲁西南,机械整体排放状况从好到差依次为省会>胶东>鲁西南;自步集成学习算法在决策树和K近邻两个分类器下获得了所有模型评价指标的最高值,其在不平衡数据上具有更好的分类性能。
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关键词
非道路移动机械
排气烟度
不平衡学习
自步集成学习
预测模型
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职称材料
题名
基于自步集成学习的非道路移动机械排气烟度预测模型
被引量：
1
1
作者
许小伟
肖喆
王明达
祝能
钱枫
肖宁强
机构
武汉科技大学汽车与交通工程学院
中国环境科学研究院
微宏
动力系统
(
湖州
)
有限公司
出处
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第1期100-109,共10页
基金
国家自然科学基金项目(51975426)
武汉市科技计划项目(2019010701011393)。
文摘
非道路移动机械逐步成为减排潜力挖掘的重点。本研究对山东省16个地级市共计13413台非道路移动机械开展排气烟度实测工作,通过分析机械排气烟度值和烟度检测合格率随机械类型、使用年限、功率的分布情况及所属经济圈的变化规律,绘制山东省排气烟度污染空间分布图;在分析单变量影响因素的基础上,选取6类易获取的机械属性作为特征参数,基于自步集成学习算法构建叉车烟度检测结果预判断模型。结果表明:非道路移动机械标准从国Ⅰ提升至国Ⅱ、国Ⅱ提升至国Ⅲ,排气烟度分别减小了33%和50%;推土机、沥青摊铺机、工业钻探设备以及叉车的整体排放状况较差;山东省三大经济圈的机械保有量从大到小依次为胶东>省会>鲁西南,机械整体排放状况从好到差依次为省会>胶东>鲁西南;自步集成学习算法在决策树和K近邻两个分类器下获得了所有模型评价指标的最高值,其在不平衡数据上具有更好的分类性能。
关键词
非道路移动机械
排气烟度
不平衡学习
自步集成学习
预测模型
Keywords
non-road vehicle
exhaust smoke
imbalance learning
self-paced ensemble learning
prediction model
分类号
X511 [环境科学与工程—环境工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自步集成学习的非道路移动机械排气烟度预测模型
许小伟
肖喆
王明达
祝能
钱枫
肖宁强
《山东科技大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
1
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