支持向量机在乌鲁木齐污染物预报中的应用研究

• 作者: 唐冶 李如琦 蔡仁 路光辉
• 来源期刊: 沙漠与绿洲气象
• 学科: 地球科学
• 关键词: 污染物预测 支持向量机(SVM) Elman神经网络 对比分析
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 61-67
• 页数: 7页
• 分类号: X823
• 字数: 5395字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0799.2014.03.009

摘要

选用2012年11月1日-2013年1月31日的逐6h的空气污染物(SO2、NO2、PM10)和实况气象要素(温度、湿度、能见度、风速和气压)资料,利用支持向量机和Elman神经网络方法建立空气污染物预报模型.结果表明,支持向量机和Elman神经网络方法都可以得到较为理想的预测结果,支持向量机在泛化能力方面具有显著优势,预测结果更加准确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡仁		7	20	4.0	4.0
2	路光辉		6	29	3.0	5.0