本文主要研究内容
作者马庆涛,尚国琲（2019）在《基于粒子群优化的最小二乘支持向量机雾霾预测模型》一文中研究指出：论文通过主成分分析提取影响空气质量的主要因素,建立粒子群优化的最小二乘支持向量机预测模型的方法对石家庄市空气质量指数进行预测。结果表明:对雾霾天气影响因子降维后,主成分之和能够描述大于99%的信息表明主成分分析适用于雾霾影响因子的降维;基于粒子群算法计算得到的最小二乘支持向量机正则化参数和核函数参数分别为30、1.0386;粒子群收敛性能曲线稳定在0.0238左右,动态性能曲线稳定在0.015左右;未来七天的空气质量指数仿真预测结果与实际数值的相对误差平均值为0.01。可见基于粒子群寻优算法的最小二乘支持向量机预测模型在短期雾霾天气预测中具有很好的应用价值。
Abstract
lun wen tong guo zhu cheng fen fen xi di qu ying xiang kong qi zhi liang de zhu yao yin su ,jian li li zi qun you hua de zui xiao er cheng zhi chi xiang liang ji yu ce mo xing de fang fa dui dan jia zhuang shi kong qi zhi liang zhi shu jin hang yu ce 。jie guo biao ming :dui wu mai tian qi ying xiang yin zi jiang wei hou ,zhu cheng fen zhi he neng gou miao shu da yu 99%de xin xi biao ming zhu cheng fen fen xi kuo yong yu wu mai ying xiang yin zi de jiang wei ;ji yu li zi qun suan fa ji suan de dao de zui xiao er cheng zhi chi xiang liang ji zheng ze hua can shu he he han shu can shu fen bie wei 30、1.0386;li zi qun shou lian xing neng qu xian wen ding zai 0.0238zuo you ,dong tai xing neng qu xian wen ding zai 0.015zuo you ;wei lai qi tian de kong qi zhi liang zhi shu fang zhen yu ce jie guo yu shi ji shu zhi de xiang dui wu cha ping jun zhi wei 0.01。ke jian ji yu li zi qun xun you suan fa de zui xiao er cheng zhi chi xiang liang ji yu ce mo xing zai duan ji wu mai tian qi yu ce zhong ju you hen hao de ying yong jia zhi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自河北地质大学学报的马庆涛,尚国琲，发表于刊物河北地质大学学报2019年02期论文，是一篇关于粒子群算法论文,最小二乘论文,支持向量机论文,雾霾预测论文,河北地质大学学报2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自河北地质大学学报2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：粒子群算法论文; 最小二乘论文; 支持向量机论文; 雾霾预测论文; 河北地质大学学报2019年02期论文;