|
|||||
|
|
| 基于MFO-SVM的空气质量指数预测 | |
| 引用本文： | 高帅,胡红萍,李洋,白艳萍.基于MFO-SVM的空气质量指数预测[J].中北大学学报,2018(4). |
| 作者姓名： | 高帅 胡红萍 李洋 白艳萍 |
| 作者单位： | 中北大学理学院;西安电子科技大学电子工程学院 |
| 摘 要： | 针对传统飞蛾扑火优化(Moth-flame optimization,MFO)算法解决实际工程问题时过早收敛,导致陷入局部最优,效率低下的问题,利用支持向量机(SVM)能解决智能算法易于陷入区域最优问题的优点,提出了将SVM和MFO相结合的算法(MFO-SVM).选择山西省太原市和大同市的日常空气质量指数(AQI)对该算法的可行性和有效性进行了验证.实验结果表明,MFO-SVM算法的相对误差接近于零,预测值与实际值更接近,可以有效预测空气质量指数. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |