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为了精准预测空气质量指数,提出用粒子群算法优化最小二乘支持向量回归机的PSO_LSSVR模型,并与以往研究中使用的支持向量机、人工神经网络、决策树算法做了比较。结果显示,基于粒子群算法的最小二乘支持向量回归机（PSO_LSSVR）的预测准确率更高,更能精准预测空气质量指数（AQI）。
基于PSO_LSSVR算法的空气质量预测
【摘 要】
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为了精准预测空气质量指数,提出用粒子群算法优化最小二乘支持向量回归机的PSO_LSSVR模型,并与以往研究中使用的支持向量机、人工神经网络、决策树算法做了比较。结果显示,基
【机 构】
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浙江师范大学
【出 处】
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上饶师范学院学报
【发表日期】
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2017年3期
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