【摘 要】
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以杭州市2016年1月1日到2018年12月6日每日的空气质量指数为研究对象,首先利用自适应Lasso筛选出影响空气质量指数的重要因素,通过鲸鱼优化算法(WOA)对最小二乘支持向量回归
【基金项目】
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2019年中南财经政法大学研究生创新教育计划项目硕士生实践创新课题:基于深度学习的城市空气质量预测与评价指标构建(项目编号:201811312)
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以杭州市2016年1月1日到2018年12月6日每日的空气质量指数为研究对象,首先利用自适应Lasso筛选出影响空气质量指数的重要因素,通过鲸鱼优化算法(WOA)对最小二乘支持向量回归模型(LSSVR)进行优化,建立优化的LSSVR模型,并对杭州市空气质量指数进行预测。然后将其与BP神经网络、RBF神经网络、SVR、LSSVR、WOA-SVR这五个预测模型进行对比,结果表明:与其他预测模型相比,自适应Lasso-WOA-LSSVR混合模型具有优良的水平精度和方向精度,预测结果较好。
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