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融合粗糙集和二元螢火蟲算法的霧霾關(guān)鍵影響因素預(yù)測方法

發(fā)布時間:2018-01-09 18:00

  本文關(guān)鍵詞:融合粗糙集和二元螢火蟲算法的霧霾關(guān)鍵影響因素預(yù)測方法 出處:《系統(tǒng)工程理論與實踐》2017年01期  論文類型:期刊論文


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【摘要】:霧霾對人類的日常生活帶來極大的危害,因而分析產(chǎn)生霧霾的關(guān)鍵影響因素尤為重要.針對目前傳統(tǒng)算法預(yù)測霧霾關(guān)鍵影響因素存在的缺陷,從一維細胞自動機入手,提出了一種以基于群落弱連接機制的二元螢火蟲算法(CWLBGSO)為搜索策略,粗糙集為評價準則的混合方法.CWLBGSO基于自然界中螢火蟲間協(xié)同進化的"弱連接"機制,劃分搜索空間,為每個子空間分配相應(yīng)的種群,各子種群中的次優(yōu)個體相互交互產(chǎn)生新個體,從而保持種群的動態(tài)多樣性,然后將CWLBGSO結(jié)合粗糙集,應(yīng)用于北京,廣州和上海三地霧霾關(guān)鍵影響因素的預(yù)測中,并結(jié)合10交叉驗證和SVM算法對預(yù)測結(jié)果分類準確率和影響因素進行分析,通過與其它算法進行對比,結(jié)果表明本文算法能有效剔除冗余因素,預(yù)測結(jié)果具有較高的穩(wěn)定性和可行性.
[Abstract]:Haze brings great harm to human daily life, so it is very important to analyze the key influencing factors of haze. Based on one-dimensional cellular automata, a two-variable firefly algorithm, CWLBGSO, based on community weak linkage mechanism, is proposed as a search strategy. CWLBGSO. Based on the "weak connection" mechanism of coevolution between fireflies in nature, CWLBGSO divides search space and assigns corresponding populations to each subspace. The sub-optimal individuals in each sub-population interact with each other to produce new individuals so as to maintain the dynamic diversity of the population. Then CWLBGSO combined with rough sets is applied to Beijing. In the prediction of key influencing factors of haze in Guangzhou and Shanghai, combined with 10 cross-validation and SVM algorithm, the classification accuracy and influencing factors of prediction results are analyzed, and compared with other algorithms. The results show that the proposed algorithm can eliminate redundant factors effectively and the prediction results have high stability and feasibility.
【作者單位】: 合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;教育部過程優(yōu)化與智能決策重點實驗室;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(71271071,71301041);國家自然科學(xué)基金重點項目(71490725) 國家“863”云制造主題項目(2015AA042101)~~
【分類號】:TP18;X513
【正文快照】: 1引言近年來,隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展,人類活動的加劇,土壤塵、燃煤、生物質(zhì)燃燒、汽車尾氣與垃圾焚燒、工業(yè)污染等因素使我國大部分地區(qū)遭遇持續(xù)性的霧霾天氣,空氣質(zhì)量的不斷惡化,霧霾天氣現(xiàn)象頻繁增多,對城市交通等各行各業(yè)及人類健康都造成嚴重影響.首先對于交通運輸,受霧霾天

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3 朱瓊瑤;張光新;馮天恒;黃平捷;侯迪波;;基于粗糙集和證據(jù)理論的水質(zhì)分析預(yù)警技術(shù)研究[J];浙江大學(xué)學(xué)報(農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)版);2012年06期

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5 徐彩霞;李義杰;;基于粗糙集和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量評價[J];微型機與應(yīng)用;2010年15期

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3 戴春雷;劉曉艷;張雷;初磊;;大慶地表石油降解影響因素研究[A];第五屆全國環(huán)境化學(xué)大會摘要集[C];2009年

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9 劉雷;山東省碳排放狀況及其影響因素研究[D];山東理工大學(xué);2013年

10 譚琦;江蘇城市居民碳能力測度及影響因素研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2016年

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本文編號:1402062

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