【摘要】：針對(duì)大氣環(huán)境的復(fù)雜多變性和不確定性,采用太原市2014年至2016年的空氣污染物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),分別將改進(jìn)的粒子群算法(IPSO)和遺傳算法(GA)與支持向量機(jī)(SVM)相結(jié)合,通過(guò)參數(shù)尋優(yōu)構(gòu)建新模型完成對(duì)空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)的預(yù)測(cè).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,GA-SVM在預(yù)測(cè)精度、誤差率和可靠性方面均優(yōu)于IPSO-SVM與SVM.因此GA-SVM模型更適用于A(yíng)QI的預(yù)測(cè),為大氣污染防治提供了科學(xué)合理的理論依據(jù)和新的預(yù)測(cè)方法.
[Abstract]:Aiming at the complex variability and uncertainty of atmospheric environment, the improved particle swarm optimization algorithm (IPSO) and genetic algorithm (GA) are combined with support vector machine (SVM), respectively, using the air pollutant monitoring data from 2014 to 2016 in Taiyuan City. The air quality index (AQI) is predicted by a new model based on parameter optimization. The experimental results show that GA-SVM is superior to IPSO-SVM and SVM. in prediction accuracy, error rate and reliability. Therefore, the GA-SVM model is more suitable for the prediction of AQI and provides a scientific and reasonable theoretical basis and a new prediction method for the prevention and control of air pollution.
【作者單位】： 中北大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61275120)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;X51

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2297855