基于人工鱼群和分形学习的雾霾天气预报方法

• 作者: 倪志伟 朱旭辉 程美英
• 来源期刊: 系统科学与数学
• 关键词: 人工鱼群 分形学习 支持向量机 雾霾 预报
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 页码范围: 1887-1901
• 页数: 15页
• 字数: 11828字
• 语种: 中文

摘要

针对目前较严重的雾霾污染,雾霾天气预报显得十分重要,通过将改进人工鱼群算法和分形学习相结合,提出了基于人工鱼群和分形学习的雾霾天气预报方法.首先对人工鱼群算法离散化改进,结合分形学习理论降维雾霾数据;其次运用支持向量机和5-折交叉验证技术分类分布可能不平坦的数据集;最后建立雾霾天气预报模型.实验结果表明,数据降维后更有利于提高分类器性能,与传统预报方法相比,预报性能更优,具有较高的稳定性和可信性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	倪志伟	合肥工业大学管理学院过程优化与智能决策教育部重点实验室	136	1346	21.0	27.0
2	朱旭辉	合肥工业大学管理学院过程优化与智能决策教育部重点实验室	29	209	8.0	14.0
3	程美英	合肥工业大学管理学院过程优化与智能决策教育部重点实验室	6	136	5.0	6.0