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运用智能型算法预测空气综合质量指数的研究
文献摘要：
基于空气综合质量指数的预测研究在城市空气质量预测及治理中具有一定的实用价值,但其传统模型存在耗时长、效果差、偶然性大等问题.为降低现有模型受参数依赖性影响,本文提出了运用智能型算法来预测空气综合质量指数的方法.该方法通过对支持向量机进行优化和模拟退火算法来实现参数自动化调整.实验结果表明,本文的优化方法的预测可靠性和分类准确率均优于决策树、随机森林、K-最近邻和支持向量机算法.
文献关键词：
决策树;随机森林;支持向量机;模拟退火;空气质量指数
中图分类号：
作者姓名：
许毅蓉;连金海;张小蓉;李秋缘
作者机构：
福州外语外贸学院 福州 350202
文献出处：
引用格式：
[1]许毅蓉;连金海;张小蓉;李秋缘-.运用智能型算法预测空气综合质量指数的研究)[J].福建电脑,2022(06):17-21
A类：
B类：
智能型,算法预测,综合质量指数,预测研究,城市空气质量,空气质量预测,传统模型,偶然性,现有模型,参数依赖性,依赖性影响,模拟退火算法,分类准确率,决策树,最近邻,支持向量机算法,空气质量指数
AB值：
0.346516
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