2021 B题 空气质量二次预报模型的设计与优化

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第一篇：
空气质量二次预报；EM算法；GMM模型；t-SNE;XGBoost算法；协同预报
第二篇
空气质量预报：K-means++聚类算法；BP神经网络；随机森林：修正预测值：协同预报
第三篇
/ N6 X, U( y# V& q污染物浓度预测：AQI;向量自回归模型VAR：长短期记忆网络LSTM,对抗生成网络GA；PCA;多元变量线性回归模型：时空注意力模型PGAN;时空相关性
第四篇
空气质量指数，多元线性回归模型，深度学习模型，LSTM，反距离权重插值
第五篇
空气质量二次预报；信息增益特征筛选；Elman神经网络；Wiener模型；区域协同预报
+ z2 n/ l4 L5 G% _! m% m% U7 ]* y第六篇
/ t! Z2 U. l- W+ T4 X. B多元线性回归  系统聚类  灰色关联度分析   Kriging插值   BP神经网络
; `; b! X- X6 Q) Q第七篇
2 l& p' p" `7 I3 J6 `% @$ f空气质量指数AQI,大气污染物浓度预测模型，相关性分析，k-means聚类，LSTM-FC网络模型，STW-LSTM-FC网络模型，区域协同预报模型，评价指标
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