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基于小生境算法的空气质量模糊认知图预测
1
作者
韩慧健
刘可鑫
林雪
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第S02期975-980,共6页
工业化使得全球经济取得了突飞猛进的增长,但也使得环境污染愈发严重。大气污染成为世界各国讨论的话题。文中提出一种基于小生境遗传算法的改进形式的空气质量模糊认知图预测方法。利用模糊认知图表示空气污染物以及空气质量指数的关...
工业化使得全球经济取得了突飞猛进的增长,但也使得环境污染愈发严重。大气污染成为世界各国讨论的话题。文中提出一种基于小生境遗传算法的改进形式的空气质量模糊认知图预测方法。利用模糊认知图表示空气污染物以及空气质量指数的关联关系,并应用改进的小生境遗传算法优化模型,使得训练结果更接近全局最优解。文中使用2015-2021年的空气数据训练模型,在2022年的数据集上测试模型。实验结果表明,与传统的遗传算法和BP神经网络相比,所提方法预测精度更高,且泛化性能更好,证明了其有效性。
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关键词
空气质量
模糊认知图
小生境遗传算法
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题名
基于小生境算法的空气质量模糊认知图预测
1
作者
韩慧健
刘可鑫
林雪
机构
山东
财经大学
计算机
科学与
技术
学院
山东省
数字媒体
技术
重点实验室
山东省信息可视化与计算机工程技术研究中心
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024年第S02期975-980,共6页
基金
国家社会科学基金(22BSH020)。
文摘
工业化使得全球经济取得了突飞猛进的增长,但也使得环境污染愈发严重。大气污染成为世界各国讨论的话题。文中提出一种基于小生境遗传算法的改进形式的空气质量模糊认知图预测方法。利用模糊认知图表示空气污染物以及空气质量指数的关联关系,并应用改进的小生境遗传算法优化模型,使得训练结果更接近全局最优解。文中使用2015-2021年的空气数据训练模型,在2022年的数据集上测试模型。实验结果表明,与传统的遗传算法和BP神经网络相比,所提方法预测精度更高,且泛化性能更好,证明了其有效性。
关键词
空气质量
模糊认知图
小生境遗传算法
Keywords
Air quality
Fuzzy cognitive map
Niche genetic algorithm
分类号
TP3-05 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小生境算法的空气质量模糊认知图预测
韩慧健
刘可鑫
林雪
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2024
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