基于气象因素和改进支持向量机的空气质量指数预测

郭飞; 谢立勇

doi:10.13205/j.hjgc.201710031

基于气象因素和改进支持向量机的空气质量指数预测

doi: 10.13205/j.hjgc.201710031

郭飞,
谢立勇

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出版历程
- 刊出日期: 2017-10-31

摘要

摘要: 空气污染已成为人类社会面临的严峻挑战,为了构建准确的空气质量预测模型,文章首先运用统计分析方法进行相关性分析,探讨气象要素变化对空气质量的影响;针对传统支持向量机预测精确度受输入变量影响较大的弊端,采用基于熵权理论对变精度粗糙集约简进行了改进,以处理支持向量机的输入变量,提高支持向量机的预测精度;最后以沈阳市的历史气象数据和空气质量指数进行验证。与传统方法相比,所提方法能够将预测准确率由71.28%提高到77.83%,空报率和漏报率也有降低,与实际基本吻合。

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