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| 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 | |
| 作者姓名： | 李培志 |
| 作者单位： | 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—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 |
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