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文檔簡介
1、本文首先對上海市2014年空氣質(zhì)量指數(shù)進(jìn)行時間序列分析,分析是否具有明顯的“星期效應(yīng)”、“季節(jié)性”、“春節(jié)效應(yīng)”,使用小波變換進(jìn)行分解,用低頻信號來反映它總體變化趨勢。利用描述性統(tǒng)計分析和模糊綜合評價法來尋找出空氣質(zhì)量中的首要污染物PM2.5。然后做PM2.5與其他污染物的相關(guān)系數(shù)及關(guān)聯(lián)規(guī)則分析,做主成分分析目的是把多個指標(biāo)提取三個主成分,得到PM2.5與三個主成分的多元統(tǒng)計分析都通過模型的驗證。最后使用人工智能算法進(jìn)行評價分類預(yù)測,決
2、策樹C4.5和LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了污染物與空氣等級的智能評價模型,通過仿真實驗表明C4.5在空氣質(zhì)量評價分類預(yù)測較為準(zhǔn)確;支持向量機算法采用交叉驗證來選取正則化因子c和參數(shù)g,比較不同核函數(shù)選取以及不同的歸一化實現(xiàn)方式對預(yù)測分類精確度的影響;因SVM分類器參數(shù)難以選擇的問題,本文提出基于粒子群算法PSO全局優(yōu)化搜索SVM中的正則化因子c和內(nèi)核參數(shù)g,并對比BPNN。最后對比全部智能算法的分類預(yù)測精度,得出C4.5和PSO-SVM在空氣質(zhì)
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