[发明专利]一种基于遗传算法改进的多模式污染物集成预报方法

摘要

本发明涉及一种基于遗传算法改进的多模式污染物集成预报方法，其主要技术特点是：对原始样本进行数据整理并处理极大、极小及缺失数据；对处理后的样本进行显著性检验，采用偏差、相关性选取单模式；引入遗传算子改进极限学习机；采用极限学习机改进遗传算法进行大气污染物集成优化预报。本发明设计合理，其作为一种非线性、多模式的集成方法，不仅具有最优的预报精度，而且有效降低了遗传算法的迭代次数，缩短了时间成本，本发明在污染物浓度预报，包括温度预报，降水预报，雾霾分析预报等领域，都具有较好的应用价值。

主权项

一种基于遗传算法改进的多模式污染物集成预报方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、对原始样本进行数据整理并处理极大、极小及缺失数据；步骤2、对处理后的样本进行显著性检验，采用偏差、相关性选取单模式；步骤3、引入遗传算子改进极限学习机；步骤4：采用极限学习机改进遗传算法进行大气污染物集成优化预报。