基于改进的SAPSO优化支持向量机的太原市空气质量评价

发布时间：2018-11-03 07:02

【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.
[Abstract]:Because of the complex and changeable meteorological environment and the dynamic uncertainty, the air pollutant monitoring data from 2014 to 2015 in Taiyuan City are selected, and the simulated annealing algorithm (SA) and particle swarm optimization algorithm (PSO) are combined and improved. The optimization support vector machine (SVM) is used to optimize the parameters, and the partial least square (PLS) method is used to analyze the interaction among the pollutant factors, and a new air quality evaluation model is constructed. The experimental results show that compared with PSO-SVM and SVM, the improved SAPSO-SVM model has shorter running time, higher classification accuracy and better evaluation performance, which provides a new idea for air quality evaluation.
【作者单位】： 中北大学理学院;
【基金】：山西省回国留学人员科研项目(2016-088) 国家自然科学基金(61275120)
【分类号】：TP18;X823

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本文编号：2307049