利用时空数据挖掘技术预测空气质量变化趋势  

Prediction of air quality change trends using spatiotemporal data mining technology

作　　者：冯月春[1] FENG Yuechun(School of Computer Science and Engineering,Ningxia University of Technology,Shizuishan 753000,China)

机构地区：[1]宁夏理工学院计算机科学与工程学院,宁夏石嘴山753000

出　　处：《中国高新科技》2025年第1期140-142,共3页

基　　金：宁夏自然科学基金项目“移动群智感知空气质量分析模型及预测系统研究”(2022AACO3346)。

摘　　要：文章旨在利用时空数据挖掘技术预测空气质量的变化趋势。通过数据收集、特征工程、模型选择和训练等环节,建立基于时间序列分析和空间相关性分析的预测模型。实验结果表明,该模型能够有效预测不同地区未来空气质量的变化情况,为环境管理和决策提供重要参考。The article aims to use spatiotemporal data mining techniques to predict the trend of changes in air quality.Through data collection,feature engineering,model selection and training,a prediction model based on time series analysis and spatial correlation analysis is established.Experimental results show that the model can effectively predict the future changes of air quality in different regions,and provide an important reference for environmental management and decision-making.

关 键 词：时空数据挖掘 空气质量 变化趋势 

分 类 号：X51[环境科学与工程—环境工程]