基于萤火虫群优化算法的选择性集成雾霾天气预测方法

发布时间：2017-07-30 16:18

  本文关键词：基于萤火虫群优化算法的选择性集成雾霾天气预测方法

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【摘要】：雾霾目前已成为严重的环境污染问题,因此需要预测雾霾天气,最小化雾霾的负面影响.文中提出基于萤火虫群优化算法的选择性集成学习方法,首先使用混合核SVM独立训练多个个体支持向量机,然后利用改进的离散型萤火虫群优化算法选择部分精度较高、差异度较大的个体分类器参与集成,最后通过多数投票法得到最终的分类预测结果.应用文中方法预测中国雾霾天气,实验表明方法的有效性和可行性.
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室;
【关键词】： 选择性集成学习 萤火虫群优化算法 混合核函数支持向量机 雾霾预测
【基金】：国家自然科学基金重点项目(No.71490725);国家自然科学基金项目(No.71271071) 国家自然科学青年基金项目(No.71301041)资助~~
【分类号】：X513;TP18
【正文快照】： Supported by the State Key Program of National Natural Science Foundation of China(No.7149025),National Nature ScienceFoundation of China(No.71271071),Young Scientists Fund of National Natural Science Foundation of China(No.71301041)NI Zhiwei,ZHANG Chen,

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1 刘永进;基于集成学习的渭河水质定量遥感监测研究[D];陕西师范大学;2010年

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本文编号：595089