基于iForest与MBOA的空气质量预警系统研究：TVF-EMD与非线性修正策略

本篇论文研究主要关注于构建一个科学且高效的空气质量预警系统，以提升公众健康和社会稳定。研究的核心是采用非线性修正策略，结合多种先进的数据分析方法。首先，论文使用了孤立森林（Isolation Forest, iForest）算法来检测空气质量指数(Air Quality Index, AQI)中的异常值，确保数据的准确性和完整性。接着，系统结构由四个关键模块组成：数据预处理模块，用于清洗和准备数据；优化模块，利用改进的蝴蝶优化算法(Modified Butterfly Optimization Algorithm, MBOA)，针对可能存在的误差进行非线性修正，提高预测精度；预测模块，可能运用了经验模态分解( Empirical Mode Decomposition, EMD)或时间变过滤经验模态分解(Time Varying Filtering based EMD, TVF-EMD)，这两种方法旨在降低原始数据的非线性和非平稳性，提升预测模型的稳健性。 在修正模块中，论文引入了离群鲁棒极限学习机(Outlier Robust Extreme Learning Machine, ORELM)，这是一种针对异常值的特殊处理技术，增强模型对异常情况的抵抗力。非线性修正策略是本研究的一个亮点，MBOA在此处展现出优于其他策略的性能，它能够显著提升预警系统的整体性能。 为了验证这一预警系统的有效性，研究者选取了污染程度各异的五个城市进行实验。结果显示，与传统方法如EMD相比，TVF-EMD在处理复杂数据方面表现更优；MBOA驱动的误差修正策略显著提高了预警的准确性。最终，建立的预警系统在对比其他模型后，表现出显著的优势，能够在不同污染水平的城市中实现准确和有效的空气质量预警。 这篇论文通过结合非线性修正策略、最新的数据分析技术以及实际环境的应用验证，为空气质量预警系统的研发提供了一个创新的解决方案，对于环境保护和公共卫生管理具有重要的实践价值。