| 支持向量机应用于大气污染物浓度预测 |
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| 引用本文： | 陈俏,曹根牛,陈柳. 支持向量机应用于大气污染物浓度预测[J]. 计算机技术与发展, 2010, 20(1): 250-252,F0003 |
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| 作者姓名： | 陈俏 曹根牛 陈柳 |
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| 作者单位： | 1. 西安科技大学,理学院,陕西,西安,710054
2. 西安科技大学,能源学院,陕西,西安,710054 |
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| 基金项目： | 陕西省教育厅专项基金 |
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| 摘 要： | 支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术，其非线性回归预测性能优越于传统统计方法。提出了一种大气污染物浓度预测模型，该方法将支持向量机应用于大气污染物浓度预测，首先对各类影响因子进行分析并进行建模预测；而后利用主成分分析的方法对输入因子降维，从而形成支持向量机的训练样本集；在此基础上建立了基于RBF核函数支持向量回归法的大气污染预模型。大气污染预测实例表明，该方法具有泛化能力强、预测精度高、训练速度快、稳定性好、便于建模等优点，有良好的应用前景。
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| 关 键 词： | 支持向量机 大气污染预测 核函数 |
Application of Support Vector Machine to Atmospheric Pollution Prediction |
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| CHEN Qiao,CAO Gen-niu,CHEN Liu. Application of Support Vector Machine to Atmospheric Pollution Prediction[J]. Computer Technology and Development, 2010, 20(1): 250-252,F0003 |
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| Authors: | CHEN Qiao CAO Gen-niu CHEN Liu |
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