城市空气质量评价中的模糊支持向量机方法  

Fuzzy support vector machine method for city air quality assessment

作　　者：杨志民[1] 田英杰[2] 刘广利[3] 

机构地区：[1]浙江工业大学之江学院,杭州310024 [2]中国科学院数据技术与知识经济研究中心,北京100080 [3]中国农业大学信息与电气工程学院,北京100083

出　　处：《中国农业大学学报》2006年第5期92-97,共6页Journal of China Agricultural University

基　　金：国家自然科学基金资助项目(10371131)

摘　　要：传统的评价方法不能处理带有模糊信息的城市空气质量的评价问题。基于结构风险最小化原则建立了带有模糊信息的支持向量分类模型和算法,在此基础上提出基于模糊支持向量机的城市空气质量评价方法;根据空气中的总悬浮颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、空气综合污染指数4个指标,对我国50个主要城市2003年空气质量进行了综合评价,选择10个城市的评价结果进行了测试,结果表明:根据2003年数据采用本方法得到的邢台、张家口和沧州的空气污染指数与河北省环保专家提供的数据误差小于0.1;西宁、银川、乌鲁木齐、汕头、南京、大连、武汉的综合空气污染指数与国家环保总局提供的数据误差均小于0.5。The traditional evaluating methods can not deal with the evaluation problem of city atmosphere quality with fuzzy information, Based on the principle of structural risk minimization, authors constructed a support vector classification model, as well as its algorithm with fuzzy information and proposed a new city atmosphere quality evaluating method based on the fuzzy support vector machine, According to the four indexes, the total amount of suspending granules, sulfur dioxide, nitrogen dioxide and atmosphere synthetical pollution index, the atmosphere qualities of 50 main cities in China in the year 2003 were estimated.

关 键 词：支持向量机 模糊规划 空气质量 评价 

分 类 号：TP13[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O159[自动化与计算机技术—控制科学与工程]