【摘 要】
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针对区域PM2.5浓度预报这一问题进行了研究,通过结合支持向量回归机(SVR)和粒子群优化算法(PSO),提出了一种加权因子的预报方法(W-PSO-SVR)。该方法采用了对预报模型的输入变量进行[0,1]间的不均等加权赋值,权重值由PSO搜索求得,通过不断寻优迭代,赋予输入变量的不均等权重,从而建立预报模型。采用该方法的区域空气的PM2.5浓度预报结果表明,与单独的支持向量回归机模型和0或1的加权
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院,宁波市环境监测中心
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针对区域PM2.5浓度预报这一问题进行了研究,通过结合支持向量回归机(SVR)和粒子群优化算法(PSO),提出了一种加权因子的预报方法(W-PSO-SVR)。该方法采用了对预报模型的输入变量进行[0,1]间的不均等加权赋值,权重值由PSO搜索求得,通过不断寻优迭代,赋予输入变量的不均等权重,从而建立预报模型。采用该方法的区域空气的PM2.5浓度预报结果表明,与单独的支持向量回归机模型和0或1的加权因子的支持向量回归模型相比,W-PSO-SVR预报精度提高明显,能较好地实现对模型输入参数的有效选择。
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