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A combined model based on feature selection and support vector machine for PM2.5 prediction

基于特征选择和支持向量机的PM2.5预测组合模型

基本信息

DOI：
10.3233/jifs-202812
发表时间：
2021
期刊：
Journal of Intelligent and Fuzzy Systems
影响因子：
2
通讯作者：
Ying Pan
中科院分区：
计算机科学4区
文献类型：
--
作者： Xiaocong Lai;Hua Li;Ying Pan研究方向： -- MeSH主题词： --
关键词： --
来源链接：pubmed详情页地址

文献摘要

With the increasing attention to the environment and air quality, PM2.5 has been paid more and more attention. It is expected to excavate useful information in meteorological data to predict air pollution, however, the air quality is greatly affected by m
随着对环境和空气质量的关注度不断提高，PM2.5受到了越来越多的关注。人们期望从气象数据中挖掘有用信息来预测空气污染，然而，空气质量在很大程度上受到……（句子不完整）
参考文献（29）
被引文献（12）
Classification of non-chronic and chronic kidney disease using SVM neural networks
DOI：
10.14419/ijet.v7i1.3.10669
发表时间：
2018-01-01
期刊：
Int J Eng Technol.
影响因子：
0
作者：
Ravindra, BV.;Sriraam, N.;Geetha, M.
通讯作者：
Geetha, M.
Solving P2P Traffic Identification Problems Via Optimized Support Vector Machines
DOI：
10.1109/aiccsa.2007.370879
发表时间：
2007-05
期刊：
2007 IEEE/ACS International Conference on Computer Systems and Applications
影响因子：
0
作者：
Yue-Xiang Yang;Rui Wang;Yang Liu;Shang-zhen Li;Xiao-yong Zhou
通讯作者：
Yue-Xiang Yang;Rui Wang;Yang Liu;Shang-zhen Li;Xiao-yong Zhou
The Combined Use of the Wiener Polynomial and SVM for Material Classification Task in Medical Implants Production
DOI：
10.5815/ijisa.2018.09.05
发表时间：
2018-09-01
期刊：
International Journal of Intelligent Systems and Applications
影响因子：
0
作者：
Izonin, Ivan;Trostianchyn, Andriy;Lotoshynska, Nataliia
通讯作者：
Lotoshynska, Nataliia
A preliminary performance comparison of five machine learning algorithms for practical IP traffic flow classification
DOI：
10.1145/1163593.1163596
发表时间：
2006-10-01
期刊：
ACM SIGCOMM COMPUTER COMMUNICATION REVIEW
影响因子：
2.8
作者：
Williams, Nigel;Zander, Sebastian;Armitage, Grenville
通讯作者：
Armitage, Grenville
Radial Basis Function generated Finite Differences for option pricing problems
DOI：
10.1016/j.camwa.2017.11.015
发表时间：
2017-12
期刊：
Comput. Math. Appl.
影响因子：
0
作者：
S. Milovanovic;L. Sydow
通讯作者：
S. Milovanovic;L. Sydow

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关联基金

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批准号：
61862010
批准年份：
2018
资助金额：
40.0
项目类别：
地区科学基金项目
Ying Pan
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