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為了提高花粉濃度預(yù)報的準確率，解決現(xiàn)有花粉濃度預(yù)報準確率不高的問題，提出了一種基于粒子群優(yōu)化（ PSO）算法和支持向量機（ SVM）的花粉濃度預(yù)報模型。首先，綜合考慮氣溫、氣溫日較差、相對濕度、降水量、風(fēng)力、日照時數(shù)等多種氣象要素，選擇與花粉濃度相關(guān)性較強的氣象要素構(gòu)成特征向量;其次，利用特征向量與花粉濃度數(shù)據(jù)建立SVM預(yù)測模型，并使用PSO算法找出最優(yōu)參數(shù);然后利用最優(yōu)參數(shù)優(yōu)化花粉濃度預(yù)測模型;最后，使用優(yōu)化后的模型對花粉未來24h濃度進行預(yù)測，并與未優(yōu)化的SVM、多元線性回歸法（MLR）、反向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ BPNN）作對比。此外使用優(yōu)化后的模型對某市南郊觀象臺和密云兩個站點進行逐日花粉濃度預(yù)測。實驗結(jié)果表明，相比其他預(yù)報方法，所提方法能有效提高花粉濃度未來24 h預(yù)測精度，并具有較高的泛化能力。
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