A New Decomposition Ensemble Learning Approach with Intelligent Optimization for PM2.5 Concentration Forecasting
المؤلفون المشاركون
Sun, Shaolong
Guo, Ju’e
Xing, Guangyuan
المصدر
Discrete Dynamics in Nature and Society
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-03-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In this study, we focus our attention on the forecasting of daily PM2.5 concentrations.
According to the principle of “divide and conquer,” we propose a novel decomposition ensemble learning approach by integrating ensemble empirical mode decomposition (EEMD), artificial neural networks (ANNs), and adaptive particle swarm optimization (APSO) for forecasting PM2.5 concentrations.
Our proposed decomposition ensemble learning approach is formulated exclusively to deal with difficulties in quantitating meteorological information with high volatility, irregularity, and complicacy.
This decomposition ensemble learning approach mainly consists of three steps.
First, we utilize EEMD to decompose original time series of PM2.5 concentrations into a specific amount of independent intrinsic mode functions (IMFs) and residual term.
Second, the ANN, whose connection parameters are optimized by APSO algorithm, is employed to model IMFs and residual terms, respectively.
Finally, another APSO-ANN is applied to aggregate the forecast IMFs and residual term into a collection as the final forecasting results.
The empirical results show that the forecasting of our decomposition ensemble learning approach outperforms other benchmark models in terms of level accuracy and directional accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xing, Guangyuan& Sun, Shaolong& Guo, Ju’e. 2020. A New Decomposition Ensemble Learning Approach with Intelligent Optimization for PM2.5 Concentration Forecasting. Discrete Dynamics in Nature and Society،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1153232
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xing, Guangyuan…[et al.]. A New Decomposition Ensemble Learning Approach with Intelligent Optimization for PM2.5 Concentration Forecasting. Discrete Dynamics in Nature and Society No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1153232
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xing, Guangyuan& Sun, Shaolong& Guo, Ju’e. A New Decomposition Ensemble Learning Approach with Intelligent Optimization for PM2.5 Concentration Forecasting. Discrete Dynamics in Nature and Society. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1153232
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1153232
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر