基于MEC的ELM算法在长沙市PM2.5预测中的应用

• 作者: 侯木舟 张天乐 杨云磊 罗建书
• 来源期刊: 徐州工程学院学报（自然科学版）
• 学科: 化学
• 关键词: 修正的ELM算法 马尔科夫链 误差修正 PM2.5预测
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 教授论坛
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 分类号: O625.67
• 字数: 4147字
• 语种: 中文

摘要

在极限学习机(ELM)的基础上提出一种基于马尔科夫链误差修正(MEC)的极限学习机,将该极限学习机运用在空气质量预测中,检验了预测误差的马氏性并通过马尔科夫对预测结果进行修正.长沙市PM2.5预测实验结果表明相较于ELM和BP神经网络,该方法具有更高的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯木舟	中南大学数学与统计学院	29	210	7.0	14.0
2	罗建书	国防科技大学理学院	36	220	8.0	14.0
3	杨云磊	中南大学数学与统计学院	4	1	1.0	1.0
5	张天乐	中南大学数学与统计学院	4	1	1.0	1.0