基于MEC的ELM算法在长沙市PM2.5预测中的应用

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侯木舟;张天乐;杨云磊;罗建书

【期刊名称】《徐州工程学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(034)001

【摘要】在极限学习机(ELM)的基础上提出一种基于马尔科夫链误差修正(MEC)的极限学习机,将该极限学习机运用在空气质量预测中,检验了预测误差的马氏性并通过马尔科夫对预测结果进行修正.长沙市PM2.5预测实验结果表明相较于ELM和BP神经网络,该方法具有更高的精度. 【总页数】6页(1-6)

【关键词】修正的ELM算法;马尔科夫链;误差修正;PM2.5预测【作者】侯木舟;张天乐;杨云磊;罗建书

【作者单位】中南大学数学与统计学院,湖南长沙410083;中南大学数学与统计学院,湖南长沙410083;中南大学数学与统计学院,湖南长沙410083;国防科技大学理学院,湖南长沙410073;国防科技大学理学院,湖南长沙410073 【正文语种】中文【中图分类】O625.67 【相关文献】

1.基于时间序列的长沙市PM2.5的统计分析 [J], 李波; 朱恩文; 冯倩

2.长沙市PM10、PM2.5污染特征及其与气象条件的关系 [J], 李彩霞; 朱国强; 李浩; 李学敏; 肖盛; 翟云波

3.长沙市城区典型交通路口PM10和PM2.5污染特征研究 [J], 廖岳华; 邹辉; 肖辰畅; 罗岳平; 刘礼; 陈阳; 周湘婷

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