基于MEA＿SVM空气质量指数预测

作者：俆乔王; 胡红萍; 白艳萍; 王建中^*

来源：重庆理工大学学报：自然科学, 2019, 33(12): 150-155.

• 思维进化算法
• 遗传算法
• 粒子群算法
• 支持向量机
• 信息粒化
• 空气质量指数预测

针对大气污染物的动态性和高时空变异性,分析了影响太原市空气质量评价的主要污染物,建立思维进化算法(MEA)与支持向量机(SVM)结合的新模型MEASVM,并将该模型用于空气质量指数(AQI)的预测。实验结果表明:MEASVM算法在保证SVM预测准确率的同时显著提高了预测速度,在预测可靠性、预测精度方面均优于遗传算法与SVM的结合方法和粒子群算法与SVM结合的方法,因此MEASVM算法在城市空气质量预测中有一定的实用价值。

• 单位
  中北大学