基于SVR-BP算法的江苏省空气质量指数预测

来源 :南通大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shenjing1566

【摘要】

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针对江苏省空气质量指数(air quality index, AQI)的预测问题,提出一个将反向(back-propagation, BP)神经网络与ε-支持向量回归机(ε-support vector regression,ε-SVR)算

【作者】

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邱敬怡赵璇

【机构】

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东南大学网络空间安全学院,东南大学数学学院

【出处】

：

南通大学学报:自然科学版

【发表日期】

：

2020年1期

【关键词】

：

空气质量指数 SVR-BP ε-SVR 反向神经网络 air quality indexSVR-BPε-SVRback-propagatiion neural

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(11701081,11861060),江苏省网络群体智能重点实验室项目(BM2017002),2017年度东南大学创新创业教育类教学改革研究项目(2017-cxcy-020)

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针对江苏省空气质量指数(air quality index, AQI)的预测问题,提出一个将反向(back-propagation, BP)神经网络与ε-支持向量回归机(ε-support vector regression,ε-SVR)算法相结合的SVR-BP回归算法。对训练集采用ε-SVR进行样本筛选组成新的样本集,再采用BP神经网络进行预测。样本集选取的时间跨度为2 a,样本数据为江苏省共98个监测点空气中各成分的含量。分别采用SVR-BP算法、BP神经网络和ε-SVR算法在数据更新频度不同的3个模

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