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發(fā)視頻如何使用粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)進(jìn)行花粉濃度預(yù)測(cè)模型的資料說(shuō)明
2019-04-25 |
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資料介紹
為了提高花粉濃度預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確率，解決現(xiàn)有花粉濃度預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題，提出了一種基于粒子群優(yōu)化（ PSO）算法和支持向量機(jī)（ SVM）的花粉濃度預(yù)報(bào)模型。首先，綜合考慮氣溫、氣溫日較差、相對(duì)濕度、降水量、風(fēng)力、日照時(shí)數(shù)等多種氣象要素，選擇與花粉濃度相關(guān)性較強(qiáng)的氣象要素構(gòu)成特征向量;其次，利用特征向量與花粉濃度數(shù)據(jù)建立SVM預(yù)測(cè)模型，并使用PSO算法找出最優(yōu)參數(shù);然后利用最優(yōu)參數(shù)優(yōu)化花粉濃度預(yù)測(cè)模型;最后，使用優(yōu)化后的模型對(duì)花粉未來(lái)24h濃度進(jìn)行預(yù)測(cè)，并與未優(yōu)化的SVM、多元線(xiàn)性回歸法（MLR）、反向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ BPNN）作對(duì)比。此外使用優(yōu)化后的模型對(duì)某市南郊觀(guān)象臺(tái)和密云兩個(gè)站點(diǎn)進(jìn)行逐日花粉濃度預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比其他預(yù)報(bào)方法，所提方法能有效提高花粉濃度未來(lái)24 h預(yù)測(cè)精度，并具有較高的泛化能力。
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