基于粒子群优化算法的投影寻踪回归模型及其在大气中的应用

摘要：

针对大气污染物浓度预测问题,采用投影寻踪回归(PPR)模型,将多维的大气污染物数据指标转换到低维子空间,并利用粒子群优化算法(PSO)优化其投影方向,建立了基于粒子群优化算法的投影寻踪回归(PPR)的大气综合指数预测模型。通过把PPR模型表示为直观的参数矩阵形式，从而代替了传统PPR的多重平滑回归就算技术，为大气污染物浓度预测提供了一种简单、直观的方法。

关键词： 粒子群优化算法 投影寻踪回归 大气浓度预测 大气污染物

作者: 赵杰颖 周国飞 李祚泳

作者单位: 成都信息工程学院,四川 成都 610041 景德镇气象局,江西 景德镇 333000

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国气象学会2008年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 1-5

在线出版日期: 2008-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）