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基于GA-SVM的太原市空气质量指数预测 总被引：1，自引：0，他引：1
针对大气环境的复杂多变性和不确定性,采用太原市2014年至2016年的空气污染物监测数据,分别将改进的粒子群算法(IPSO)和遗传算法(GA)与支持向量机(SVM)相结合,通过参数寻优构建新模型完成对空气质量指数(AQI)的预测.实验结果表明,GA-SVM在预测精度、误差率和可靠性方面均优于IPSO-SVM与SVM.因此GA-SVM模型更适用于AQI的预测,为大气污染防治提供了科学合理的理论依据和新的预测方法. 相似文献
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极大似然波达方向估计方法虽然具有良好的估计性能,但由于其巨大的计算量,限制了实际应用.提出一种将人群搜索算法与极大似然估计相结合的方法,利用人群搜索算法优化多维非线性的极大似然DOA估计谱函数,加快了收敛速度.通过与正余弦算法、遗传算法和粒子群算法的对比实验果表明,所提方法在不同信号源个数、不同信噪比、不同种群数下,均... 相似文献