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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 被引量：4
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作者 尹琪 胡红萍 +1 位作者 白艳萍 王建中 《数学的实践与认识》 北大核心 2017年第21期215-222,共8页
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... 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. 展开更多
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
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