基于烟花进化人工鱼群算法和多重分形的属性选择方法在空气质量预测中应用

【摘要】：日益严重的空气污染,严重影响日常生产生活.因此,亟需对空气质量进行预测.为了实现高效、科学的预测,需准确地选择出空气质量数据集中的关键影响因素,故提出了基于烟花进化人工鱼群算法和多重分形的属性选择方法,并应用于空气质量预测中.首先,采用混沌初始化方式生成初始种群,对人工鱼群算法进行离散化改进,并引入烟花进化机制,提出烟花进化人工鱼群算法(FEAFSA),提高算法的搜索效率;其次,融合FEAFSA和多重分形维数(MFD),对空气质量数据集进行属性选择,约简冗余、不相关属性,保留空气质量关键属性;最后,在8个UCI数据集上的实验结果表明,相较于其他属性选择方法,其能有效剔除冗余因素,性能更优,同时表明其有效性、稳定性和显著性.在进行性能测试之后,将其应用于北京、上海和广州地区的空气质量等级和指数预测中,取得了良好的预测效果.