【摘 要】
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针对目前北京、上海和广州地区较严重空气污染问题,建立了基于分形流形学习的支持向量机空气污染指数预测模型.首先采用分形理论计算出空气污染数据集分形维数;其次根据分形
【机 构】
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合肥工业大学管理学院; 阜阳师范学院信息工程学院; 合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(91546108,71490725,71521001);安徽省自然科学基金(1708085MG169);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2018A0556);安徽省教育厅人文社会科学项目(JS2017AJRW0135)资助课题
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针对目前北京、上海和广州地区较严重空气污染问题,建立了基于分形流形学习的支持向量机空气污染指数预测模型.首先采用分形理论计算出空气污染数据集分形维数;其次根据分形维数,采用流形学习将高维空气污染数据集通过非线性映射嵌入到低维空间中,对空气污染数据集进行降维;最后建立基于高斯核的支持向量机预测模型对三地区空气污染指数进行预测.北京、上海和广州三地空气污染指数预测结果表明,该模型较传统预测模型,预测性能更优,具有良好的稳定性和有效性.
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