论文摘要
针对现有PM2.5浓度预测误差较大的问题,提出一种基于改进萤火虫寻优支持向量机的预测模型（IFASVM）.该模型引入邻域搜索和可变步长策略改进萤火虫算法,利用改进FA对SVM的参数C、ε和γ寻优,用最优参数SVM模型预测太原市PM2.5值.其中邻域搜索策略能为参数优化提供更多更精确的候选解;可变步长可动态调整算法搜索步长,加速收敛,平衡FA的全局和局部搜索能力.将IFA-SVM预测值与萤火虫算法—支持向量机（FA-SVM）、遗传算法—支持向量机（GA-SVM）、粒子群算法—支持向量机（PSO-SVM）相比较.结果表明较其他方法, IFA-SVM模型对太原市未来一天和三天的PM2.5值都取得了更精确的预测性能.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 范文婷,王晓
关键词: 萤火虫算法,支持向量机,邻域搜索策略,可变步长,参数优化,预测
来源: 计算机系统应用 2019年01期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 环境科学与资源利用,自动化技术
单位: 太原科技大学计算机科学与技术学院
基金: 太原科技大学博士基金(20152044)~~
分类号: X513;TP18
DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006718
页码: 134-139
总页数: 6
文件大小: 1003K
下载量: 261
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