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基于机器学习的网格化温室气体微型空气站在线校准规范实验报告
一、实验目的
详细介绍基于机器学习的网格化温室气体微型空气站在线校准所需准备的设备和材料、校准过程的实验方法、数据处理过程等，以便于指导校准工作。通过实验研究，验证制定的《基于机器学习的网格化温室气体微型空气站在线校准规范》的适用性、可靠性和合理性。
二、实验条件和计量特性指标
2.1实验条件
环境条件要求环境温度为（-10～45）℃，相对湿度为（5～95）%，大气压为（40～120）kPa，供电电源电压为（220±22）V，频率为（50±1）Hz，且工作环境应无影响仪器正常工作的电磁场及干扰气体。
校准用计量器具高精度温室气体分析仪要求CO2标称区间为（350~600）μmol/mol，CO2测量5分钟平均浓度精密度（2小时内）≤0.025μmol/mol；CH4标称区间为（1300~4000）nmol/mol，CH4测量5分钟平均浓度精密度（2小时内）≤0.025nmol/mol。
2.2计量特性指标
利用高精度温室气体分析仪对基于机器学习的温室气体微型空气站进行校准，根据测量结果计算示值误差和示值重复性。基于机器学习的微型空气站温室气体小时浓度示值相对误差一般不超过±15%，日均浓度示值相对误差一般不超过±5.0%。基于机器学习的微型空气站温室气体小时浓度示值重复性一般不大于3.0%，日均浓度示值重复性一般不大于1.0%。
三、校准实例
以某城市基于机器学习的网格化温室气体微型空气站为例，使用高精度温室气体分析仪对基于机器学习的温室气体微型空气站的二氧化碳浓度进行校准。
3.1环境条件和设备
环境条件：环境温度为21.4℃~28.3℃，相对湿度为52%~80%。
校准用计量器具：高精度温室气体分析仪使用PicarroG2401气体浓度分析仪。
被校仪器：网格化温室气体微型空气站型号均为SCAD-300，来自汉威科技集团股份有限公司。
3.2机器学习算法
对网格化温室气体微型空气站采用多元线性回归、随机森林、支持向量回归和XGBoost四种机器学习算法分别进行校准。四种机器学习算法原理如下所示。
3.2.1多元线性回归
多元线性回归是一种基于统计学原理的预测建模方法，用于探究多个自变量（解释变量）与一个因变量（响应变量）之间的线性关系。其核心目标是通过建立最优线性组合，量化解释变量对响应变量的影响程度。其数学表达式为：
Y=
其中，Y为因变量，Xj（j=1,2,...,p）为自变量，β0为截距项，βj为偏回归系数，ε为随机误差项，服从ε~N
3.2.2随机森林
随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，通过构建多棵决策树进行预测并取平均结果，有效解决了单一决策树易过拟合的问题。其核心思想是利用Bootstrap抽样和特征子集随机选择，通过降低模型方差提升泛化能力。其核心原理包括：
（1）自助采样：从原始数据集进行B次Bootstrap抽样，生成B个训练子集，剩余未被选中的样本构成袋外数据，用于模型性能评估；
（2）特征随机选择：节点分裂时，从全部p个特征中随机选取m个，以最优分裂准则（如Gini指数、均方误差）构建树结构，增加决策树之间的多样性；
（3）结构风险最小化：通过多棵决策树的集成预测，降低模型方差，同时保持对复杂模式的捕捉能力。最终预测结果由所有树的预测值加权平均（回归任务）或投票表决（分类任务）得出。对于回归任务，预测函数表示为：
f
其中，fb(x)为第b棵树的预测值，
3.2.3支持向量回归
支持向量回归是一种基于统计学习理论的非线性回归方法，通过引入核函数与ε-不敏感损失函数，在高维特征空间中构造最优超平面，以实现对复杂数据关系的鲁棒性拟合。其核心思想是通过控制模型复杂度与拟合误差的平衡，提升泛化能力。对于样本集xi,y
min
约束条件为：
y
其中，ω为权重向量，b为偏置项，?(·)为核映射函数，C为惩罚系数，ξi和ξ
3.2.4XGBoost
XGBoost是一种基于梯度提升树（GradientBoosting）的集成学习算法，通过迭代生成多棵决策树，并将结果加权求和以提升预测性能。其核心思想是通过最小化目标函数（包含损失函数和正则化项）逐步优化模型，其目标函数由损失函数和正则化项组成：
obj(θ)=
其中损失函数l(·)
Loss=
正则化项Ω(·)
Ω(
其中T为叶子节点数；ωj为叶子节点权重；γ，λ和α分别控制树的复杂度、L2正则（Ridge）和L1正则（Lasso
3.3准备工作
该网格化微型空气站共包括50个基于机器学习的温室气体微型空气站，编号依次为1到50，微型空气站均能正常工作，根据表1网格化微型空气站抽样数量及原则进行抽样，选中编号为7、15、22、30、46号的微型空气站。
表1网
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