大气环境分类的SVM联合决策方法

摘要：

目的 实现城市大气环境的精准快速归类预测.方法 基于支持向量机(SVM)构建多分类问题的联合决策算法,将大量城市环境因素数据的主成分聚类结果作为输入,通过机器学习训练,组建大气环境的SVM联合决策模型.结果 该模型根据大气环境因素将数据集91个城市划分为9类,其中河内与海防环境相似度最高,巴东与格尔木差异最大.9个SVM二分类器组建的联合决策模型通过逐点预测在主成分数据空间形成了分区预测云图.结论 SVM联合决策模型可实现城市环境的快速分类辨识,分类预测结果精度高于95％.

关键词：环境分类、支持向量机、层次聚类、主成分分析、联合决策、机器学习

所属期刊栏目：19

分类号：P412(大气探测（气象观测）)

资助基金：中国博士后基金231676

在线出版日期：2022-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：148-154