尹琪

作品数：2被引量：25H指数：2
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供职机构：中北大学理学院更多>>
发文主题：支持向量机遗传算法A-SVM信息粒化空气质量更多>>
发文领域：环境科学与工程自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《数学的实践与认识》更多>>
所获基金：国家自然科学基金山西省回国留学人员科研经费资助项目更多>>
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基于改进的SAPSO优化支持向量机的太原市空气质量评价被引量：4
《数学的实践与认识》2017年第21期215-222,共8页尹琪 胡红萍 白艳萍 王建中 
山西省回国留学人员科研项目(2016-088);国家自然科学基金(61275120)
由于气象环境复杂多变且具有动态的不确定特性,选取太原市2014年至2015年的空气污染物监测数据,将模拟退火算法(SA)与粒子群算法(PSO)相结合并对其进行改进,优化支持向量机(SVM)完成参数寻优,并运用偏最小二乘法(PLS)分析各污染物因子...
关键词：模拟退火 粒子群算法 偏最小二乘法 支持向量机 空气质量评价 
基于GA-SVM的太原市空气质量指数预测被引量：21
《数学的实践与认识》2017年第12期113-120,共8页尹琪 胡红萍 白艳萍 王建中 
国家自然科学基金(61275120)
针对大气环境的复杂多变性和不确定性,采用太原市2014年至2016年的空气污染物监测数据,分别将改进的粒子群算法(IPSO)和遗传算法(GA)与支持向量机(SVM)相结合,通过参数寻优构建新模型完成对空气质量指数(AQI)的预测.实验结果表明,GA-SV...
关键词：粒子群优化算法 遗传算法 支持向量机 信息粒化 空气质量指数预测 
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