雾霾预测相关论文
随着中国社会与经济的快速发展,必然会向大气排放大量的颗粒物(PM2.5),一旦超过大气的承载能力,细颗粒物浓度将持续积聚,此时如果......
随着科技的发展与时代的进步,能源消耗加剧,人们的环保意识逐渐减弱,城市污染日益严重。在综合国力飞速前进的同时,许多环境问题接......
雾霾危害人类健康,给社会带来巨大的经济损失,每年因为雾霾天气造成的经济损失占国民生产总值很大比重.预报系统的建立能够提前针......
属性选择是数据挖掘领域常见的用于降低数据特征维度的预处理方法:在不影响原始数据核心价值的前提下,属性选择方法可以大幅约简数......
随着经济的快速发展,物质文化生活方式变得越来越丰富,人们也开始提升自己的生活质量,更加关注自身的健康程度。中国多地曾出现过......
雾霾是中国可持续发展面临的最大挑战之一,严重影响中国经济、生态以及居民健康。中国雾霾污染具有时变性和时滞性,且雾霾相关指标......
最优化问题的求解方法一直是研究热点,涉及经济、金融、工程等诸多领域。群智能优化算法是一种重要的最优化问题求解方法,因此受到......
在生产和生活中总是存在各种各样的最优化问题,学者们关于其解决方法展开了一系列研究,其中群智能优化算法是解决最优化问题的一个......
深度置信网络(DBN)是一种常用的深度学习模型,在雾霾预测领域得到了广泛的应用.然而,利用传统的DBN进行雾霾预测时,无监督学习阶段......
近年来,雾霾现象在我国各大城市频频发生,雾霾不仅会对人体健康造成危害,同时还极大地影响了人们的生产生活,因此,对雾霾现象的监......
自2011年起,雾霾一词逐渐走进人们的生活,对人们的身体健康产生了很大的影响,特别是雾霾成分复杂,可以诱发多种疾病产生,于是,有效......
针对日益严重的雾霾污染问题，提出融合协同进化人工鱼群算法和支持向量机的雾霾预测方法．首先，运用佳点集构造均匀分布的种群，并引入自......
针对萤火虫群优化算法(GSO)不稳定、收敛速度较慢与收敛精度较低等问题和广义回归神经网络(GRNN)的网络结构导致预测误差的特性,提......
随着人工智能技术的快速发展,其应用已经遍布在我们生活的各个领域,RBF神经网络作为人工智能的重要方法是学者们现阶段的重点研究......
近年来,雾霾污染天气现象受到人们广泛的关注。日益增多的地面监测站和监测卫星带来了更为庞大的雾霾时空数据,这时传统方法就显得......
随着社会对雾霾天气关注程度的上升,雾霾预测势必成为一个新的研究领域,但目前针对雾霾天气发生情况尚没有成形完整的理论模型。现......
根据四川省绵阳市2017年1月1日至2017年11月30日的环境空气污染物数据和气象条件数据建立基于MATLAB的BP人工神经网络模型,以此对......
雾霾目前已成为严重的环境污染问题,因此需要预测雾霾天气,最小化雾霾的负面影响.文中提出基于萤火虫群优化算法的选择性集成学习......
论文通过主成分分析提取影响空气质量的主要因素,建立粒子群优化的最小二乘支持向量机预测模型的方法对石家庄市空气质量指数进行......
随着雾霾天气的逐渐增多,对空气造成了污染,给人们的生活产生了较大影响,人工神经网络是人们预测雾霾的重要工具。因此,为了更好地......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
属性选择问题旨在不丢失数据原有价值的前提下,剔除数据中的冗余噪声信息,从而提高数据处理的效率和准确率,在数据预处理环节中占......
鉴于目前日益严重的雾霾污染,导致空气质量水平大幅下降,通过采用协同进化离散型人工鱼群算法,多重分形维数,并结合极限学习机,提......
提出了一种在线样本更新的多元线性回归分析的雾霾预测方法。首先搜集了北京市天气状况,包括平均气温、湿度、风级等气象数据以及P......
传统的雾霾预警系统缺乏预知性,无法实现提前预警以规划预防,其次雾霾物理结构异常复杂且具有强烈非线性的结构、预测难度较高。为......
在人类的生活、生产活动中,经常遇到的就是最优化问题,学者们也研究了很多解决最优化问题的方法,其中群智能优化算法作为重要的分......
支持向量机（Support Vector Machines简称SVM）方法是一种新的统计学习理论方法,是处理非线性分类和非线性回归的一种有效方法。雾霾......
为解决目前以雾霾为代表的空气质量预测普遍存在指标单一、特征不足、拟合效果差等问题,提出一种基于XGBoost的雾霾特征选择提取及......
