城市空气质量评价中的模糊支持向量机方法.pdfVIP

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2017-09-21 发布于北京
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城市空气质量评价中的模糊支持向量机方法.pdf

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中国农业大学学报，（）： %%3!!( 22) E67F;-/6GHI.;-? F.57/J7F-/K;.L9FM.J 8 0 城市空气质量评价中的模糊支持向量机方法 ! # 杨志民田英杰刘广利（浙江工业大学之江学院，杭州；中国科学院数据技术与知识经济研究中心，北京； !$ #!%% $ !%%%’% 中国农业大学信息与电气工程学院，北京） #$ !%%%’# 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、空气综合污染指数个指标，对我国个主要城市年空气质量 (% %%# 进行了综合评价，选择个城市的评价结果进行了测试，结果表明：根据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；西宁、银川、乌鲁木齐、汕头、南京、大连、 %$! 武汉的综合空气污染指数与国家环保总局提供的数据误差均小于。 %$( 关键词支持向量机；模糊规划；空气质量；评价中图分类号；文章编号（）文献标识码 =!# !(2 !%%)###%%3%(%%2%3 ? !## % ’()*+,)’(-.,/01+-+)/’23’(,0) .0( .50) .%%+%%-+1) $ $ 4 $ ! # ，， 6.1 8/0-01 90.1601 0+ ;0.150 7 7: 7 （，，，； !$=’55++’38/00.1 8/+0.1 10*+(%0) ’39+,/1’5’ ?.1#/’#!%% =/01. 7 : 7 : 7 $ 7$ 7 ，，，； $@+%+.(,/=+1)+(’1A.).9+,/1’5’ .12B1’C5+2+D,’1’- =/01+%+E,.2+- ’3F,0+1,+ G+001 !%%%’% =/01.