夏平凡^1,2，倪志伟^1,2，朱旭辉^1,2

1. 合肥工业大学管理学院, 合肥 230009; 2. 合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室, 合肥 230009

出版日期:2020-07-25发布日期:2020-09-23

Attribute Selection Method Based on Fireworks Evolution Artificial Fish Swarm Algorithm and Multi-Fractal Dimension with Its Application in Air Quality Prediction

XIA Pingfan^1,2, NI Zhiwei^1,2 ,ZHU Xuhui^1,2

1. School of Management,Hefei University of Technology, Hefei 230009; 2. Key Laboratory of Process Optimization and Intelligent Decision-Making, Ministry of Education, Hefei 230009

Online:2020-07-25Published:2020-09-23







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日益严重的空气污染, 严重影响日常生产生活. 因此, 亟 需对空气质量进行预测. 为了实现高效、科学的预测, 需准确地选择出 空气质量数据集中的关键影响因素, 故提出了基于烟花进化人工鱼群算 法和多重分形的属性选择方法, 并应用于空气质量预测中. 首先, 采用 混沌初始化方式生成初始种群, 对人工鱼群算法进行离散化改进, 并引 入烟花进化机制, 提出烟花进化人工鱼群算法(FEAFSA), 提高算法的搜 索效率; 其次, 融合FEAFSA 和多重分形维数 (MFD), 对空气质量数据 集进行属性选择, 约简冗余、不相关属性, 保留空气质量关键属性; 最 后, 在8 个UCI 数据集上的实验结果表明, 相较于其他属性选择方法, 其能 有效剔除冗余因素, 性能更优, 同时表明其有效性、稳定性和显著性. 在进 行性能测试之后, 将其应用于北京、上海和广州地区的空气质量等级和指数 预测中, 取得了良好的预测效果.

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