《表2 同行业相比公司：基于神经随机森林的局部空气质量预测模型》

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《基于神经随机森林的局部空气质量预测模型》

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如表2所示，选取气象条件、大气污染、人类污染和季节4个方面共33个相关特征因素。其中，温度、气压、紫外线、湿度、降水量、大气污染物浓度以及人流量车流量属于数值型特征用“real”表示，其余均属于非数值型。在处理非数值型特征时，本文对其进行量化：将非数值型特征转化为离散的数值型特征，并放入“[]”，以此表示取值范围。如“（Before＿)weather”的取值为“[0，1，2，3，4，5]”，代表6种天气状况：晴、多云、阴、雨、雪、雾；“（Before＿)Direction”的取值为“[0，1，2，3，4，5，6，7]”，代表8种风向：东风、东北风、东南风、南风、西南风、西风、西北风、北风；“（Before＿)speed”的取值为“[0，1，2，3，4，5]”，代表6种风力类型：1～2级、3～4级、4～5级、5～6级、6～7级、7～8级；“Season”的取值为“[1，2，3，4]”，代表初、夏、秋、冬4个季节。