基于萤火虫群优化算法的选择性集成雾霾天气预测方法

被引：17

作者：

倪志伟

张琛

倪丽萍

机构：

[1] 合肥工业大学管理学院

[2] 合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室

来源：

模式识别与人工智能 | 2016年 / 29卷 / 02期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

选择性集成学习; 萤火虫群优化算法; 混合核函数支持向量机; 雾霾预测;

D O I：

10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201602006

中图分类号：

X513 [粒状污染物]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

雾霾目前已成为严重的环境污染问题,因此需要预测雾霾天气,最小化雾霾的负面影响.文中提出基于萤火虫群优化算法的选择性集成学习方法,首先使用混合核SVM独立训练多个个体支持向量机,然后利用改进的离散型萤火虫群优化算法选择部分精度较高、差异度较大的个体分类器参与集成,最后通过多数投票法得到最终的分类预测结果.应用文中方法预测中国雾霾天气,实验表明方法的有效性和可行性.

引用

页码：143 / 153

页数：11

共 13 条

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