基于小波分解和SVM的城市大气污染浓度预测

• 作者: 吴介军 段渭军 陈伟
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 小波分解 支持向量机 神经网络 大气污染预测
• 年，卷（期）: 2011,（13）
• 所属期刊栏目: 自动化技术
• 页码范围: 145-148
• 分类号: TN911.7-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2011.13.043

摘要

使用一种结合小波分解和支持向量机的方法建立城市大气污染物浓度预测模型.首先将大气污染物浓度数据序列小波分解和重构为不同频段的分解序列,然后对各分解序列使用不同的模型进行预测,最后将各分解序列的预测结果合成为浓度的最终预测结果.实验结果表明,该模型的预测精度优于RBF神经网络模型及一般支持向量机模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴介军	西北工业大学自动化学院	27	371	11.0	18.0
2	段渭军	西北工业大学电子信息学院	97	1679	18.0	39.0
3	陈伟	西北工业大学自动化学院	31	159	8.0	10.0