[发明专利]一种基于高斯过程回归和萤火虫算法相结合的细颗粒物预测与溯源方法在审
| 申请号： | 201811023925.2 | 申请日： | 2018-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN109325616A | 公开（公告）日： | 2019-02-12 |
| 发明（设计）人： | 王慧强;王伟平;高欣颖;赵帅;杜鹏;李冰洋;王羽钧 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06N3/00;G06F17/18 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明属于细微颗粒物探测领域，具体涉及一种基于高斯过程回归和萤火虫算法相结合的细颗粒物预测与溯源方法，包括以下步骤：对萤火虫算法进行优化，得到萤火虫优化算法；创建模型的样本训练集并为高斯过程回归模型选择协方差函数；利用改进的粒子群优化算法对高斯过程回归模型的方程超参数优化；根据优化的超参数得出模型，输出预测。本发明提出一种基于高斯过程回归和萤火虫算法的细颗粒物预测与溯源方法，该方法将高斯过程回归和萤火虫算法相结合，既能细颗粒物空间分布及短时变化态势进行预测，也能对细颗粒物多污染源动态回溯，实现对细颗粒物多污染源的准确定位。 | ||
| 搜索关键词： | 高斯过程回归 细颗粒物 萤火虫算法 溯源 预测 污染源 粒子群优化算法 细微颗粒物 样本训练集 萤火虫 参数优化 动态回溯 空间分布 模型选择 输出预测 优化算法 准确定位 协方差 优化 探测 创建 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于高斯过程回归和萤火虫算法相结合的细颗粒物预测与溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对萤火虫算法进行优化，得到萤火虫优化算法；(2)创建模型的样本训练集并为高斯过程回归模型选择协方差函数；(3)利用改进的粒子群优化算法对高斯过程回归模型的方程超参数优化；(4)根据优化的超参数得出模型，输出预测。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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