基于分形流形学习的支持向量机空气污染指数预测模型北大核心CSCD

针对目前北京、上海和广州地区较严重空气污染问题,建立了基于分形流形学习的支持向量机空气污染指数预测模型.首先采用分形理论计算出空气污染数据集分形维数;其次根据分形维数,采用流形学习将高维空气污染数据集通过非线性映射嵌入到低维空间中,对空气污染数据集进行降维;最后建立基于高斯核的支持向量机预测模型对三地区空气污染指数进行预测.北京、上海和广州三地空气污染指数预测结果表明,该模型较传统预测模型,预测性能更优,具有良好的稳定性和有效性.     

融合基于MapReduce并行改进二元蚁群算法与分形维数的属性选择方法

属性选择是数据挖掘领域用于降低数据特征维度的预处理方法.针对大数据环境下高维数据的属性约简问题,提出了融合基于MapReduce并行改进二元蚁群算法与分形维数的属性选择方法.首先,引入了参数控制的位置更新策略、对蚂蚁个体与种群进行交叉变异、重新定义阻塞机制的信息素更新,提出了并行改进的二元蚁群算法MRIBACO.其次,以并行二元蚁群算法作为离散解空间的搜索策略,结合分形维数提出了属性选择模型.在6个UCI数据集上的实验结果表明,较其他方法计算效率更优,同时表明了其有效性与稳定性.