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改进布谷鸟算法优化正则极限学习机的空气质量预警模型

来源 :福建电脑 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jvict

【摘 要】

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为了提高空气质量指数预测精度,本人利用改进的自适应步长布谷鸟算法寻优正则极限学习参数,建立ASCS-RELM空气质量指数预测模型,实验结果表明该模型对空气质量指数预测精度较

【作 者】

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郗君甫 

【机 构】

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邢台职业技术学院信息工程系

【出 处】

：

福建电脑

【发表日期】

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2017年8期

【关键词】

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布谷鸟算法 正则极限学习机 AQI 

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为了提高空气质量指数预测精度,本人利用改进的自适应步长布谷鸟算法寻优正则极限学习参数,建立ASCS-RELM空气质量指数预测模型,实验结果表明该模型对空气质量指数预测精度较为理想。

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