朱旭辉，倪志伟，程美英

合肥工业大学管理学院过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥 230009

出版日期:2016-11-25发布日期:2017-01-18

HAZE FORECAST BASED ON ARTIFICIAL FISH SWARM AND FRACTAL LEARNING

ZHU Xuhui ,NI Zhiwei ,CHENG Meiying

Key Laboratory of Process Optimization and Intelligent Decision-Making, Ministry of Education, School of Management, Hefei University of Technology, Hefei 230009

Online:2016-11-25Published:2017-01-18







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针对目前较严重的雾霾污染, 雾霾天气预报显得十分重要, 通过将改进人工鱼群算法和分形学习相结合, 提出了基于人工鱼群和分形学习的雾霾天气预报方法. 首先对人工鱼群算法离散化改进, 结合分形学习理论降维雾霾数据; 其次运用支持向量机和5-折交叉验证技术分类分布可能不平坦的数据集; 最后建立雾霾天气预报模型. 实验结果表明, 数据降维后更有利于提高分类器性能, 与传统预报方法相比, 预报性能更优, 具有较高的稳定性和可信性.

MR(2010)主题分类:
65Y20
68Q05
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