加权因子的PSO-SVR区域空气PM2.5浓度预报方法
[Abstract]:The problem of regional PM2.5 concentration prediction is studied. A weighted factor prediction method (W-PSO-SVR) is proposed by combining support vector regression machine (SVR) with particle swarm optimization (PSO),). In this method, the input variables of the prediction model are assigned inequally weighted values between [0 / 1], the weight values are obtained by PSO search, and the unequal weights of input variables are given by continuous optimization iteration, thus the prediction model is established. The PM2.5 concentration prediction results of regional air using this method show that compared with the support vector regression model and the support vector regression model with weighting factors of 0 or 1, the prediction accuracy of W-PSO-SVR is much higher than that of the single support vector regression model and the support vector regression model with a weighting factor of 0 or 1. It can effectively select the input parameters of the model.
【作者单位】： 宁波大学信息科学与工程学院;宁波市环境监测中心;
【基金】：浙江省科技厅公益技术应用研究资助项目(2015C31017) 浙江省自然科学基金资助项目(LY14F030004)
【分类号】：X513;TP18
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5 本报记者 吴兆U啞√，
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