【KELM回归预测】基于核极限学习机KELM实现监测点空气质量预报附Matlab代码
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🔥 内容介绍
随着城市化进程的加速和工业化水平的提升，空气质量成为了人们关注的焦点之一。在大气污染治理的过程中，监测点空气质量预报技术的发展变得尤为重要。在这个背景下，核极限学习机（KELM）作为一种新型的监测点空气质量预报方法，受到了广泛关注。
KELM是一种基于极限学习机（ELM）的改进算法，它能够有效地处理监测点空气质量预报中的大规模数据，并且具有很高的预测精度。KELM通过对监测点空气质量数据进行分析和学习，可以实现对未来空气质量的准确预测，为城市大气污染治理提供重要的决策支持。
KELM的优势在于它能够快速处理大规模的监测点空气质量数据，并且具有很高的泛化能力。这意味着即使在数据量较小的情况下，KELM也能够准确地预测未来的空气质量情况。这对于城市管理者和环保部门来说是非常重要的，因为他们需要及时了解未来空气质量的变化趋势，以便采取相应的措施来减少大气污染的影响。
除了在监测点空气质量预报方面的应用，KELM还可以在其他领域发挥重要作用。例如，它可以用于天气预报、环境监测、气象灾害预警等方面，为人们的生活和工作提供更加精准的信息支持。
总的来说，核极限学习机KELM作为一种新型的监测点空气质量预报方法，具有很高的预测精度和泛化能力，能够为城市大气污染治理提供重要的决策支持。随着技术的不断发展和完善，相信KELM在未来会发挥越来越重要的作用，为人们的生活和环境保护做出更大的贡献。
📣 部分代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1]李永贞,樊永显,杨辉华.KELMPSP:基于核极限学习机的假尿苷修饰位点识别[J].中国生物化学与分子生物学报, 2018, 34(7):9.DOI:CNKI:SUN:SWHZ.0.2018-07-014.
