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第一篇:
) G' _ J" r: u5 I+ d! C空气质量二次预报;EM算法;GMM模型;t-SNE;XGBoost算法;协同预报
/ Y) U1 U* r; k3 z+ [; J第二篇! T" d* V3 ?8 B
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
+ y1 ~1 A! X1 \5 x2 {# G& l第三篇6 {: X3 z3 j2 K2 \/ ~* [0 ]
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
' Y0 v, e& T- G; } H' ~第四篇
$ g2 F8 _" B; e: z5 L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
4 G# ~. r* O d% T3 t) K! r4 P第五篇) ?- z% d4 R. ]) }) ?
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) x( O8 ?$ B2 Q6 Q
第六篇
z# J2 |$ ~1 a- u. s$ j! ^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
H/ s# t" V+ r4 J第七篇
5 O3 C2 v- n2 [! F. X! o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7 F; J( A, B' I$ C* B5 F$ }
q) X- y9 T( w+ V5 E3 ^; m. h
2 I# ?6 @* q$ Q6 E5 H
% C; A( @7 R$ I9 f V5 P" h( R) f! w* G: H2 t* p
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zan
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