位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
城市空气质量评价中的模糊支持向量机方法
  • ISSN号:1007-4333
  • 期刊名称:《中国农业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP13[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O159[理学—数学;理学—基础数学]
  • 作者机构:[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
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(10371131)本文得到邓乃扬教授的指导,在此谨致谢意.
中文摘要:

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。

英文摘要:

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.

同期刊论文项目
期刊论文 31 会议论文 18 著作 1
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《中国农业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:中国农业大学
  • 主编:李保国
  • 地址:北京海淀区圆明园西路2号
  • 邮编:100094
  • 邮箱:xuebao@cau.edu.cn
  • 电话:010-62732619
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-4333
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3837/S
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:21575