数学的实践与认识

2018, v.48(08) 159-165

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基于MGWO-SVR的空气质量预测
Air Quality Prediction Based on MGWO-SVR

张楠;王鹏;白艳萍;王永杰;

摘要(Abstract):

空气质量指数预测可以为企业和社会工作提供指导.灰狼优化算法具有简单高效的特点,但是在后期迭代中容易陷入局部最优.针对灰狼优化算法的缺点,对其全局优化能力进行了改进,并用改进的算法对支持向量机回归算法(SVR)的参数进行寻优,建立了MGWO-SVR预测模型.最后以中国环境监测总站中太原市的数据为研究对象,分别用MGWO-SVR模型和SVR模型对太原市的空气质量指数进行了预测拟合实验.实验结果表明,MGWO-SVR模型可以有效预测空气质量指数,并比SVR模型有更高的预测精度.

关键词(KeyWords): 空气质量预测;GWO;SVR;MGWO;MGWO-SVR

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(61774137);; 山西省自然科学基金(201701D22111439,201701D221121);; 山西省回国留学人员科研项目(2016-088)

作者(Author): 张楠;王鹏;白艳萍;王永杰;

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