摘要

本文介绍了一种结合混合元启发式算法和机器学习模型的方法，用于优化PM2.5预测的准确性。研究聚焦于使用支持向量回归（SVR）模型，通过粒子群优化（PSO）和灰狼优化（GWO）算法来优化SVR的超参数“C”和“Gamma”，以提高预测精度。评估指标包括R-squared（R2）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。结果显示，PSO-SVR和GWO-SVR模型在预测PM2.5浓度方面表现出色，具有广泛的应用前景。

原理

该研究采用的混合模型结合了支持向量回归（SVR）与粒子群优化（PSO）和灰狼优化（GWO）算法。SVR是一种基于统计学习理论的方法，通过核函数将非线性输入向量转换为高维特征空间，从而在特征空间中创建超平面以区分两种不同的数据类型。PSO和GWO算法分别模拟鸟群和灰狼的社会行为，通过优化SVR的参数“C”和“Gamma”来提高模型的预测能力。这些优化算法通过迭代过程更新粒子的速度和位置，以达到全局最优解。

流程

研究首先将数据集分为训练集和测试集，然后初始化PSO和GWO算法的参数。接着，通过计算适应度函数来评估每个粒子的适应度，并根据迭代结果更新优化标准。最后，当满足停止条件时，获得最优参数。具体流程包括数据准备、参数初始化、适应度评估、参数更新和停止条件检查。

应用

该研究提出的混合模型在预测PM2.5浓度方面表现优异，适用于城市规划和公共卫生领域。准确的空气污染物预测可以帮助城市管理者采取 proactive 措施来减少污染峰值，同时为工业部门提供预测信息，以便调整生产计划或实施排放控制措施。此外，这些模型可以集成到实时空气质量监测系统中，为公众提供及时的污染预测，从而采取预防措施。