典型文献
基于遗传算法优化的ELM的空气质量预测研究
文献摘要：
针对空气中常见污染物及气象因素对空气质量的影响具有不确定性,导致预测准确度受限问题,在由WRF-CMAQ预报模型基础上得到污染物浓度/气象一次预报数据,结合某监测点提供的长期空气质量检测基础数据(气象以及污染物浓度实际检测数据)对空气质量预测进行二次建模,选择ELM(极限学习机)并使用遗传算法对ELM网络模型进行优化,提高空气质量预报中对各项污染物预测的准确性,预测结果满足了10％误差的期望值.
文献关键词：
ELM;遗传算法优化方法;空气质量预测二次建模;空气污染物浓度预测
中图分类号：
作者姓名：
许洋;顾海航
作者机构：
上海理工大学机械工程学院,上海 200000;盐城工学院
文献出处：
引用格式：
[1]许洋;顾海航-.基于遗传算法优化的ELM的空气质量预测研究)[J].计算机时代,2022(09):73-77
A类：
空气质量预测二次建模
B类：
ELM,预测研究,气象因素,预测准确度,WRF,CMAQ,预报模型,上得,报数,监测点,空气质量检测,检测基础,检测数据,极限学习机,期望值,遗传算法优化方法,空气污染物浓度预测
AB值：
0.257041
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