本文關(guān)鍵詞：基于人工魚(yú)群和分形維數(shù)融合SVM的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)方法　出處：《模式識(shí)別與人工智能》2016年12期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為了克服現(xiàn)有方法在空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)上存在的缺點(diǎn),文中通過(guò)采用改進(jìn)的離散型人工魚(yú)群算法,并結(jié)合分形維數(shù),提出基于人工魚(yú)群和分形維數(shù)融合SVM的空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)方法.首先對(duì)人工魚(yú)群算法聚群、覓食行為及移動(dòng)方式進(jìn)行離散化改進(jìn),引入跳出局部最優(yōu)策略和并行機(jī)制.然后將改進(jìn)的離散型人工魚(yú)群算法結(jié)合分形維數(shù),約簡(jiǎn)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)集.最后采用基于高斯核SVM建立空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)模型.在北京、上海和廣州近2年的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)表明,文中方法預(yù)測(cè)性能較優(yōu),具有較高的穩(wěn)定性和可信性.
[Abstract]:In order to overcome the shortcomings of the existing methods in air quality prediction, an improved discrete artificial fish swarm algorithm is adopted in this paper, combined with fractal dimension. An air quality prediction method based on artificial fish swarm and fractal dimension fusion SVM is proposed. Firstly, the algorithm of artificial fish swarm clustering, foraging behavior and moving mode are discretized. Then the improved discrete artificial fish swarm algorithm is combined with fractal dimension. Finally, the air quality prediction model based on Gao Si nuclear SVM is established. The experiments on the air quality data of Beijing, Shanghai and Guangzhou over the past two years show that the performance of the proposed method is better. It has high stability and credibility.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;合肥工業(yè)大學(xué)過(guò)程優(yōu)化與智能決策教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家863云制造主題項(xiàng)目(No.2015AA042101) 國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃培育項(xiàng)目(No.91546108);國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(No.71490725);國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.71271071);國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目(No.71301041)資助~~
【分類號(hào)】：X51;TP18
【正文快照】： NI Zhiwei,ZHU Xuhui,CHENG Meiying(School of Management,Hefei University of Technology,Hefei 230009)(Key Laboratory of Process Optimization and Intelligent Decision-Making of Ministry of Education,Hefei University of Technology,Hefei 230009)relatively hig

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7 蘇輝,張玉貴,閻振h，

本文編號(hào)：1422104