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      如何使用粒子群優(yōu)化和支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)花粉濃度的模型預(yù)測(cè)

      2020-10-28 | rar | 1.13 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　為了提高花粉濃度預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率，解決現(xiàn)有花粉濃度預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題，提出了一種基于粒子群優(yōu)化（PSO）算法和支持向量機(jī)（SVM）的花粉濃度預(yù)報(bào)模型。首先，綜合考慮氣溫、氣溫日較差、相對(duì)濕度、降水量、風(fēng)力、日照時(shí)數(shù)等多種氣象要素，選擇與花粉濃度相關(guān)性較強(qiáng)的氣象要素構(gòu)成特征向量;其次，利用特征向量與花粉濃度數(shù)據(jù)建立SVM預(yù)測(cè)模型，并使用PSO算法找出最優(yōu)參數(shù);然后利用最優(yōu)參數(shù)優(yōu)化花粉濃度預(yù)測(cè)模型;最后，使用優(yōu)化后的模型對(duì)花粉未來(lái)24 h濃度進(jìn)行預(yù)測(cè)，并與未優(yōu)化的SVM、多元線(xiàn)性回歸法（MLR）、反向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）作對(duì)比。此外使用優(yōu)化后的模型對(duì)某市南郊觀象臺(tái)和密云兩個(gè)站點(diǎn)進(jìn)行逐日花粉濃度預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比其他預(yù)報(bào)方法，所提方法能有效提高花粉濃度未來(lái)24 h預(yù)測(cè)精度，并具有較高的泛化能力。
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