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PM2.5是指大气中直径小于等于2.5微米的颗粒物，由于其极小的粒径和较长的停留时间，对人体健康和大气能见度等有害影响，成为了环境保护领域的重要指标之一。因此，对PM2.5浓度进行准确预测具有重要意义。本文将介绍基于逻辑算法优化最小二乘支持向量机（ILA-lssvm）实现数据回归预测的方法。
首先，我们需要了解支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（lssvm）的基本原理。SVM是一种二分类模型，其基本思想是通过一个超平面将不同类别的样本分开，并且使得距离超平面最近的样本点到超平面的距离最大化。而lssvm是在SVM的基础上加入了最小二乘法的思想，通过最小化预测误差的平方和来优化模型参数，从而提高预测精度。
ILA-lssvm是一种基于逻辑算法优化的最小二乘支持向量机模型，其主要优势在于能够自动确定模型参数，从而减少了人工调参的复杂性，提高了模型的稳定性和泛化能力。通过引入逻辑算法，ILA-lssvm能够更好地处理数据中的非线性关系，从而提高了预测的准确性。
在实际应用中，我们可以将PM2.5浓度数据作为输入变量，将气象因素、环境因素等作为特征变量，构建ILA-lssvm模型进行数据回归预测。通过对历史数据的训练和验证，可以得到一个准确度较高的PM2.5浓度预测模型，为环境监测和预警提供重要参考。
总之，基于逻辑算法优化最小二乘支持向量机的数据回归预测方法在PM2.5浓度预测中具有重要的应用前景。随着大数据和人工智能技术的不断发展，相信这种方法将会在环境保护领域发挥越来越重要的作用。希望本文介绍的内容能够对相关领域的研究者和从业人员有所启发，推动环境预测技术的进步和创新。
%% 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 );
[1] 李龙,马磊,贺建峰,et al.基于特征向量的最小二乘支持向量机PM2.5浓度预测模型[J].计算机应用, 2014, 34(008):2212-2216.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2014.08.2212.
[2] 李龙,马磊,贺建峰,等.基于特征向量的最小二乘支持向量机PM2.5浓度预测模型[J].计算机应用, 2014, 34(8):5.DOI:CNKI:SUN:JSJY.0.2014-08-017.
[3] 王雪莹,赵全明.基于改进鸟群算法优化最小二乘支持向量机的锂离子电池寿命预测方法研究[J].电气应用, 2020, 39(7):5.DOI:CNKI:SUN:DGJZ.0.2020-05-006.
