基于Kohonen网络聚类和ReliefF特征选择的空气质量指数预测方法

摘要

本发明公开了一种基于Kohonen网络聚类和ReliefF特征选择的空气质量指数预测方法，包括：(1)对空气数据集进行预处理，得到处理后的空气数据集；(2)采用Kohonen网络聚类得到第k类数据集；(3)采用ReliefF特征选择算法处理数据集，得到第k类数据集特征重要程度的排名；(4)通过特征重要程度排名，得到第k类经过特征选择后的数据集；(5)通过NAR神经网络得到第k类NAR神经网络训练模型；(6)根据数据x所在类的特征排名选取特征，得到预测结果。本发明利用Kohonen网络聚类对空气数据进行聚类，获得在相同时间段内变化规律相似的类别，发掘更为准确的预测模型，提高预测精度；利用ReliefF特征选择算法获得特征排名，去除对预测帮助较小的特征，从而提高运行效率。