随着全球气候变暖，城市热岛效应日益严重，中暑事件频发，对公众健康构成重大威胁，如何利用数据挖掘技术预测并缓解中暑问题，成为了一个亟待解决的挑战。
通过收集历史气象数据、城市绿地分布、人口密集度等多元信息，构建中暑风险预测模型，利用机器学习算法，如随机森林、支持向量机等，对模型进行训练和优化，提高预测的准确性和可靠性。
结合实时监测数据，如温度、湿度、风速等，对中暑风险进行动态评估和预警，通过社交媒体、手机APP等渠道，向公众发布预警信息，提醒市民采取防暑降温措施。
利用数据挖掘技术分析城市绿地布局、建筑密度等与中暑风险的关系，为城市规划提供科学依据，通过优化城市绿地布局、增加公共空间等方式，改善城市微气候环境，降低中暑风险。
数据挖掘技术在中暑预测与缓解中发挥着重要作用，通过构建预测模型、发布预警信息、优化城市规划等手段，可以有效降低中暑风险，保障公众健康。
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