PM2.5浓度预测模型的研究与应用——基于人群搜索算法优化后支持向量机模型
2016-02-05分类号:X513
【部门】东北财经大学统计学院
【摘要】本文利用京津冀地区的污染数据,使用人群搜索算法一支持向量机模型对污染物浓度分别进行点预测和区间预测,并与常用的几个污染物预测模型进行比较。实验结果显示,在点预测方面,该模型的预测精度优于其他模型;在区间预测方面,在显著性水平为0.1的情况下该模型区间预测覆盖率最高。整体来看,该预测模型可以应用于对中国京津冀地区的污染物浓度进行预测。
【关键词】人群搜索算法-支持向量机模型 SOA-SVM 京津冀地区 区间预测 PM2.5浓度
【基金】
【所属期刊栏目】调研世界
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