基于支持向量机的城市空气质量时间序列预测模型探究

• 作者: 刘威
• 来源期刊: 电子测试
• 关键词: 支持向量机 城市空气质量 时间序列 参数选择 预测
• 年，卷（期）: 2013,（20）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 44-46
• 页数: 3页
• 字数: 3122字
• 语种: 中文

摘要

空气污染问题在当下是一个十分严重的问题。开展空气质量监测、预测工作对于污染控制，降低危害具有重要意义。支持向量机模型是进行回归预测性能良好的工具，并可用于时间序列预测。文章采用径向基函数作为核函数，用交叉验证的方法优化参数构造支持向量机时间序列预测模型，选取某地市2013年1月至8月的空气质量指数作为空气质量参数进行实证分析，表明模型预测效果很好，具有一定实用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘威	河海大学理学院	4	19	2.0	4.0