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小波分析及支持向量机应用于大气污染预测
引用本文:陈柳,吴冬梅,陈俏. 小波分析及支持向量机应用于大气污染预测[J]. 西安科技大学学报, 2010, 30(6)
作者姓名:陈柳  吴冬梅  陈俏
基金项目:陕西省教育厅专项科研计划项目
摘    要:针对大气污染物浓度时间序列有一定的年变化趋势,提出了大气污染物浓度的小波分析及支持向量机时间序列预测模型。应用小波分解和重构对大气污染物浓度进行年变化趋势分析,在此基础上将大气污染物浓度序列划分为若干时段。各时段分别独立应用支持向量机进行大气污染物浓度预测,各时段均使用ν-支持向量回归机(ν-SVR)算法和径向基函数。预测结果表明,所提出的预测方法应用于大气污染物浓度时间序列预测有较高的预测精度和良好的推广能力,而且明显优于一般的支持向量机模型。

关 键 词:小波分解和重构  支持向量机  大气污染预测  时间序列

Prediction of air pollution based on wavelet analysis and support vector machine
CHEN Liu,WU dong-mei,CHEN Qiao. Prediction of air pollution based on wavelet analysis and support vector machine[J]. JOurnal of XI’an University of Science and Technology, 2010, 30(6)
Authors:CHEN Liu  WU dong-mei  CHEN Qiao
Abstract:
Keywords:
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