【摘要】：針對(duì)區(qū)域PM2.5濃度預(yù)報(bào)這一問(wèn)題進(jìn)行了研究,通過(guò)結(jié)合支持向量回歸機(jī)(SVR)和粒子群優(yōu)化算法(PSO),提出了一種加權(quán)因子的預(yù)報(bào)方法(W-PSO-SVR)。該方法采用了對(duì)預(yù)報(bào)模型的輸入變量進(jìn)行[0,1]間的不均等加權(quán)賦值,權(quán)重值由PSO搜索求得,通過(guò)不斷尋優(yōu)迭代,賦予輸入變量的不均等權(quán)重,從而建立預(yù)報(bào)模型。采用該方法的區(qū)域空氣的PM2.5濃度預(yù)報(bào)結(jié)果表明,與單獨(dú)的支持向量回歸機(jī)模型和0或1的加權(quán)因子的支持向量回歸模型相比,W-PSO-SVR預(yù)報(bào)精度提高明顯,能較好地實(shí)現(xiàn)對(duì)模型輸入?yún)?shù)的有效選擇。
[Abstract]:The problem of regional PM2.5 concentration prediction is studied. A weighted factor prediction method (W-PSO-SVR) is proposed by combining support vector regression machine (SVR) with particle swarm optimization (PSO),). In this method, the input variables of the prediction model are assigned inequally weighted values between [0 / 1], the weight values are obtained by PSO search, and the unequal weights of input variables are given by continuous optimization iteration, thus the prediction model is established. The PM2.5 concentration prediction results of regional air using this method show that compared with the support vector regression model and the support vector regression model with weighting factors of 0 or 1, the prediction accuracy of W-PSO-SVR is much higher than that of the single support vector regression model and the support vector regression model with a weighting factor of 0 or 1. It can effectively select the input parameters of the model.
【作者單位】： 寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;寧波市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心;
【基金】：浙江省科技廳公益技術(shù)應(yīng)用研究資助項(xiàng)目(2015C31017) 浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(LY14F030004)
【分類號(hào)】：X513;TP18

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5 本報(bào)記者 吳兆U啞√，

本文編號(hào)：2249095