一种基于QPSO-RBF模型预测PM 2.5浓度值的方法研究及应用

来源 :计算机应用与软件 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shao402248950

【摘要】

：

为准确实时地预测PM_(2.5)浓度值,提出一种基于量子粒子群算法(QPSO)和径向基神经网络(RBF)算法结合的预测模型。利用随机森林算法(RF)对PM_(2.5)浓度影响因子进行筛选后,再利用QPSO算法的全局搜索性能对径向基神经网络(RBF)的主要参数进行优化,解决传统的参数训练算法存在的收敛速度慢、寻优能力弱等问题。用该模型对南京市某区域的PM_(2.5)浓度值进行预测,结果表明模型预测速

【作者】

：

蒋奇峰杜景林周芸

【机构】

：

南京信息工程大学电子与信息工程学院

【出处】

：

计算机应用与软件

【发表日期】

：

2020年09期

【关键词】

：

PM2.5 随机森林 QPSO RBF 预测模型 PM 2.5Random forestQPSORBFPrediction model

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(41575155),2018年江苏省研究生实践创新计划项目(1344051901038)

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