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融合协同进化离散型人工鱼群算法和多重分形的雾霾预测方法

朱旭辉; 倪志伟; 程美英; 李敬明; 金飞飞; 倪丽萍 系统工程理论与实践 2017年第04期

摘要: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,提出了融合协同进化离散型人工鱼群算法和多重分形的雾霾预测方法.首先使用佳点集理论初始化种群,通过引入人工鱼游速,改进人工鱼群算法聚群,追尾和觅食行为,及对其进行离散化,并引入竞争和合作机制;其次将协同进化离散型人工鱼群算法结合多重分形维数,对雾霾数据集进行约简;最后运用极限学习机建立雾霾预测模型.通过对北京,上海和广州三地区近两年的雾霾数据集进行实验及参数分析,实验结果表明,较其他方法,预测性能更优,具有良好的稳定性和可信性.

关键词:人工鱼群算法协同进化多重分形维数极限学习机雾霾预测

单位:合肥工业大学管理学院; 合肥230009; 过程优化与智能决策教育部重点实验室; 合肥230009; 美国俄亥俄大学工程学院工业与系统工程系; 阿森斯45701

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系统工程理论与实践

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