A New Decomposition Ensemble Learning Approach with Intelligent Optimization for PM2.5 Concentration Forecasting
A New Decomposition Ensemble Learning Approach with Intelligent Optimization for PM2.5 Concentration Forecasting
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一种具有智能优化的 PM2.5 浓度预测的新型分解集成学习方法
DOI：
10.1155/2020/6019826
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发表时间：
2020-03
影响因子：
1.4
通讯作者：
Guo Jue
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xing Guangyuan;Sun Shaolong;Guo Jue
在这项研究中，我们将重点放在对PM2.5日浓度的预测上。根据分而治之的原则，提出了一种集成集成经验模式分解的分解集成学习方法
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 (E
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DOI：
10.1142/s0219691308002689
发表时间：
2008-11
期刊：
Int. J. Wavelets Multiresolution Inf. Process.
影响因子：
--
作者：
Qiwei Xie;B. Xuan;Silong Peng;Jianping Li;Weixuan Xu;Hua Han
通讯作者：
Qiwei Xie;B. Xuan;Silong Peng;Jianping Li;Weixuan Xu;Hua Han
影响因子：
5
作者：
Perez, P;Reyes, J
通讯作者：
Reyes, J
影响因子：
8.6
作者：
FARMER, JD;SIDOROWICH, JJ
通讯作者：
SIDOROWICH, JJ
影响因子：
9.8
作者：
Heo, JS;Kim, DS
通讯作者：
Kim, DS
影响因子：
1.4
作者：
Xiaohong Liu
通讯作者：
Xiaohong Liu