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基于改进的SAPSO优化支持向量机的太原市空气质量评价
作者单位:
;1.中北大学理学院
摘 要:
由于气象环境复杂多变且具有动态的不确定特性,选取太原市2014年至2015年的空气污染物监测数据,将模拟退火算法(SA)与粒子群算法(PSO)相结合并对其进行改进,优化支持向量机(SVM)完成参数寻优,并运用偏最小二乘法(PLS)分析各污染物因子间的相互作用,构造出一种新的空气质量评价模型.实验结果表明,改进的SAPSO-SVM与PSO-SVM和SVM相比,模型运行时间短、等级分类精度高,具有良好的评价性能,为空气质量评价提供了新思路.
关 键 词:
模拟退火
粒子群算法
偏最小二乘法
支持向量机
空气质量评价
Air Quality Assessment of Taiyuan City Based on Support Vector Machine Optimized by Improved SAPSO
Abstract:
Keywords:
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