PM2.5浓度预测模型的应用

• 作者: 刘洪 王镱嬴
• 来源期刊: 辽宁科技大学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: PM2.5浓度 差分自回归移动平均模型 遗传算法 IOWGA算子 组合预测
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 基础科学
• 页码范围: 75-80
• 页数: 6页
• 分类号: N945.24
• 字数: 3693字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13988/j.ustl.2018.01.013

摘要

空气中PM2.5浓度问题越来越受到各界的关注.根据PM2.5浓度数据的特征,首先选择ARIMA预测模型进行浓度预测;考虑到BP神经网络易陷入局部最小,而遗传算法具有全局搜索的能力,给出了遗传算法优化的BP神经网络预测模型;为了进一步提高预测精度,引入IOWGA算子,将ARIMA预测模型与遗传算法优化的BP神经网络预测模型相组合,给出了基于IOWGA算子的组合预测模型;最后经过实例仿真分析验证了模型的可行性和有效性,为PM2.5浓度预测提供基础资料.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘洪	辽宁科技大学理学院	20	42	3.0	5.0
2	王镱嬴	辽宁科技大学理学院	1	0	0.0	0.0