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题名基于自适应Boosting组合模型的空气质量预测
被引量：1
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作者
徐海峰
黄小莉
张政
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机构
西华大学电气与电子信息学院
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出处
《网络安全与数据治理》
2022年第12期84-89,共6页
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基金
四川省科学技术厅应用基金重点项目(2019YJ0455)。
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文摘
针对当前空气质量预测模型存在较大误差以及单一模型在不同方面具有一定局限性,导致预测误差较大的问题,提出一种自适应Boosting组合模型。利用误差平方和倒数法、简单加权平均法等五种方法自适应地赋予三个基础Boosting模型权重,最终的结果按照相应的权重叠加,达到充分发挥每个单一模型的优势,提高预测精度的目的。实验结果表明,误差平方和倒数法组合模型的表现最优,采用误差平方和倒数法计算权重的组合模型的MAE为7.1244,RMSE为9.3671,R2为0.8639,优于其他地权重组合方法以及单一的Boosting模型。该组合模型的应用,为优化空气质量预测系统提供了一个行之有效的方法。
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关键词
空气质量
自适应
Boosting模型组合模型
误差平方和倒数法
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Keywords
air quality
adaptive
boosting model composition model
error squared and reciprocal method
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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