计算机应用研究

作者：杨丰玉,王宝英,陈英,冯涛,陈涛苹,

单位：南昌航空大学软件学院,南昌330063；

关键词：空气质量指数,K近邻,风力因素,预测,

基金：江西省自然科学基金资助项目(20161BAB212034)；；

考虑风力对城市空气质量指数（AQI）的重要影响，基于KNN算法提出一种新的模型对城市AQI进行预测。该模型主要依赖于数据间的局部相似性和依赖性，再将风力因素对城市AQI的影响进行量化并加入到KNN预测结果中，得到最终预测结果。实验对九个重点城市进行AQI预测，结果表明，该模型相较传统KNN方法预测得到的AQI值准确率大幅度提升，对城市AQI的预测具有指导意义。

来源：2019年第6期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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