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基于改進(jìn)的SAPSO優(yōu)化支持向量機(jī)的太原市空氣質(zhì)量評價

發(fā)布時間:2018-11-03 07:02
【摘要】:由于氣象環(huán)境復(fù)雜多變且具有動態(tài)的不確定特性,選取太原市2014年至2015年的空氣污染物監(jiān)測數(shù)據(jù),將模擬退火算法(SA)與粒子群算法(PSO)相結(jié)合并對其進(jìn)行改進(jìn),優(yōu)化支持向量機(jī)(SVM)完成參數(shù)尋優(yōu),并運(yùn)用偏最小二乘法(PLS)分析各污染物因子間的相互作用,構(gòu)造出一種新的空氣質(zhì)量評價模型.實驗結(jié)果表明,改進(jìn)的SAPSO-SVM與PSO-SVM和SVM相比,模型運(yùn)行時間短、等級分類精度高,具有良好的評價性能,為空氣質(zhì)量評價提供了新思路.
[Abstract]:Because of the complex and changeable meteorological environment and the dynamic uncertainty, the air pollutant monitoring data from 2014 to 2015 in Taiyuan City are selected, and the simulated annealing algorithm (SA) and particle swarm optimization algorithm (PSO) are combined and improved. The optimization support vector machine (SVM) is used to optimize the parameters, and the partial least square (PLS) method is used to analyze the interaction among the pollutant factors, and a new air quality evaluation model is constructed. The experimental results show that compared with PSO-SVM and SVM, the improved SAPSO-SVM model has shorter running time, higher classification accuracy and better evaluation performance, which provides a new idea for air quality evaluation.
【作者單位】: 中北大學(xué)理學(xué)院;
【基金】:山西省回國留學(xué)人員科研項目(2016-088) 國家自然科學(xué)基金(61275120)
【分類號】:TP18;X823

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9 倪海s,

本文編號:2307049


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