本文選題：空氣質(zhì)量指數(shù)　切入點(diǎn)：參數(shù)優(yōu)化　出處：《江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2016年04期

【摘要】：在使用粒子群和組合預(yù)測(cè)方法改進(jìn)傳統(tǒng)支持向量機(jī)預(yù)測(cè)精度的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了基于空氣質(zhì)量指數(shù)的城市空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)預(yù)警模型.在參數(shù)優(yōu)化方面,為了提高懲罰參數(shù)和核參數(shù)的選擇精度,利用帶收斂因子的粒子群算法,優(yōu)化了網(wǎng)格搜索交叉驗(yàn)證法的參數(shù)篩選流程;在模型改進(jìn)方面,為綜合利用多種預(yù)測(cè)算法的優(yōu)勢(shì),引入組合預(yù)測(cè)方式對(duì)灰色預(yù)測(cè)、時(shí)間序列預(yù)測(cè)和PSO-SVM模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行最優(yōu)線性組合.結(jié)果表明:改進(jìn)后的參數(shù)篩選流程和支持向量機(jī)的空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)預(yù)警模型具有預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)低、預(yù)測(cè)均方誤差最小、運(yùn)算精度高、運(yùn)算速度快和適用性廣等特征.
[Abstract]:On the basis of using particle swarm optimization and combination forecasting method to improve the prediction accuracy of traditional support vector machine, an urban air quality monitoring and warning model based on air quality index is constructed. In order to improve the accuracy of selecting penalty and kernel parameters, the particle swarm optimization algorithm with convergence factor is used to optimize the parameter selection flow of the cross-validation method for grid search, and to make comprehensive use of the advantages of various prediction algorithms in improving the model. The combination forecasting method is introduced to the grey forecast. The optimal linear combination of time series prediction and PSO-SVM model prediction results show that the improved parameter screening process and the air quality monitoring and warning model based on support vector machine have low risk of prediction data structure and minimum prediction mean square error. It is characterized by high precision, high speed and wide applicability.
【作者單位】： 東北財(cái)經(jīng)大學(xué)公共管理學(xué)院;東北財(cái)經(jīng)大學(xué)國(guó)際商學(xué)院;東北財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目(14CRK019) 遼寧省社科規(guī)劃基金資助項(xiàng)目(L14CTJ005) 遼寧省教育廳人文社科項(xiàng)目(W2014209;ZJ2013035) 遼寧省社科聯(lián)遼寧經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展立項(xiàng)課題(2016lslktzzx-01;2016lsljdwtzdian-02)
【分類(lèi)號(hào)】：X831;TP18

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10 侯澍e，

本文編號(hào)：1671901