DSCE-GEP算法在PM2.5浓度预测中的应用

来源：计算机测量与控制杂志2021年第10期北京时间：

作者：王超学,贾晓莉

单位：西安建筑科技大学

摘要：雾霾防治是目前空气质量保护问题研究的热点，PM2.5浓度预测是雾霾防治的关键之一。文章采用一种双系统协同进化的基因表达式编程算法（DSCE-GEP）进行PM2.5浓度预测，该算法在GEP算法中引入人工干预操作来提高算法进化速度以及解的质量。DSCE-GEP算法是对人类进化的模拟，不仅具有强大的模型学习能力，而且能得到模型的显式函数表达式。文中以西安地区逐日PM2.5浓度预测为例，将DSCE-GEP算法与传统基因表达式编程算法（GEP）、文献中分类回归树和极限学习机组合模型（CART-EELM）以及卷积神经网络和长短期记忆神经网络组合模型（CNN-LSTM）进行了对比实验。实验结果表明，DSCE-GEP算法拟合度更高，是一种具有竞争力的智能预测算法。

关键词：PM2.5浓度预测;协同进化;基因表达式编程;显式表达式;西安地区

基金资助：国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目）