基于Kohonen网络聚类和ReliefF特征选择的空气质量指数预测方法
专利号:2019107569270专利权维持
申请日:
2019-08-16
发布日期:2024-04-03
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专利摘要
本发明公开了一种基于Kohonen网络聚类和ReliefF特征选择的空气质量指数预测方法,包括:1对空气数据集进行预处理,得到处理后的空气数据集;2采用Kohonen网络聚类得到第k类数据集;3采用ReliefF特征选择算法处理数据集,得到第k类数据集特征重要程度的排名;4通过特征重要程度排名,得到第k类经过特征选择后的数据集;5通过NAR神经网络得到第k类NAR神经网络训练模型;6根据数据x所在类的特征排名选取特征,得到预测结果。本发明利用Kohonen网络聚类对空气数据进行聚类,获得在相同时间段内变化规律相似的类别,发掘更为准确的预测模型,提高预测精度;利用ReliefF特征选择算法获得特征排名,去除对预测帮助较小的特征,从而提高运行效率。
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