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基于IFDO-LSSVM的空气质量指数预测 被引量:2
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作者 胡进才 张菁 +2 位作者 王大龙 吕伟 欧阳文安 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第9期136-139,共4页
提出一种基于改进的适应度相关优化器优化最小二乘支持向量机(IFDO-LSSVM)的空气质量指数(AQI)预测模型。首先,利用Mapminmax函数对数据预处理,然后,在适应度相关优化器(FDO)算法中利用改进的反向学习算法产生初始群体,以提高初始群体... 提出一种基于改进的适应度相关优化器优化最小二乘支持向量机(IFDO-LSSVM)的空气质量指数(AQI)预测模型。首先,利用Mapminmax函数对数据预处理,然后,在适应度相关优化器(FDO)算法中利用改进的反向学习算法产生初始群体,以提高初始群体的质量和FDO算法收敛速度,形成IFDO算法。再利用IFDO算法优化以AQI为输出变量的LSSVM模型,得到IFDO-LSSVM预测模型。结果表明:IFDO-LSSVM模型预测精度高于FDO-LSSVM、鲸鱼优化算法(WOA)-LSSVM和粒子群优化(PSO)-LSSVM模型。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 预测模型 适应度相关优化器 改进的适应度相关优化器—最小二乘支持向量机 空气质量指数
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