基于MEC的ELM算法在长沙市PM2.5预测中的应用
侯木舟1
张天乐1
杨云磊2
罗建书3
1.中南大学数学与统计学院,湖南长沙,4100832.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4100733.国防科技大学理学院,湖南长沙,410073
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.
关键词：修正的ELM算法马尔科夫链误差修正PM2.5预测
分类号：O625.67(有机化学)
资助基金：国家自然科学基金(61375063)国家自然科学基金(61271355)国家自然科学基金(11301549)国家自然科学基金(11271378)中央高校基本科研业务费专项中南大学项目(20182215322)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1-6 )
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