该系统利用决策树算法进行空气质量的预测。

简介：
鉴于当前空气质量预报普遍依赖于传统的数值模型，例如空气污染指数法，本研究旨在通过运用决策树算法并结合大量训练数据集，构建更为先进的空气质量预测模型。以往的评估模型通常会先计算各种污染参数的污染分指数，然后将最大值作为该区域或城市空气污染指数固定数值区间进行划分以进行评估。然而，基于决策树算法的空气质量评估模型则采用自顶向下的递归处理方式，对数据进行分析，将其无序、不规则的实例集合转化为一组树形结构表示的分类规则。这种方法最终形成了能够将所有污染参数作为评估空气质量关键因素的综合评估模型，从而有效地克服了传统空气质量预报模型固有的不灵活性和边界值不准确的问题。此外，该模型还具备根据季节和地区等外部因素构建不同空气质量预测模型的优势，能够灵活地应对外部环境的变化，进而实现构建一个全面、精确且现代化的空气质量智能预测系统。