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2021 B题 空气质量二次预报模型的设计与优化

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发表于 2023-9-12 19:58 |只看该作者 |倒序浏览
|招呼Ta 关注Ta
第一篇:
7 G) u5 A2 ~' [' B8 J空气质量二次预报;EM算法;GMM模型;t-SNE;XGBoost算法;协同预报
) Z9 @! T5 f, W: L: w& F$ {! n第二篇
0 R# \1 V; b. X: n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) X8 H3 `. d7 M% d
第三篇
5 W4 q* N" J" Q  }4 j) _$ T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3 r4 E. j2 T' E# a& s) q" p" O; f
第四篇
# w/ j" H. x3 b2 Z3 S, t- [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
: M" l2 ~) a# C6 Y第五篇* E  B! @) ^8 X& D
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* O- o! F% a. x+ r& z+ M. D0 ~
第六篇# r2 W9 l( s1 D- C  `( ]& {' K7 a: o
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# i1 m. {: u) k1 y
第七篇% d! f( P. e1 t# x7 z* K# |
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
/ L. G8 |" P9 Y( _' `5 k) m1 D# P& J+ E# s8 b) \

, _5 l$ Q; @% q8 ?& R# w  x0 D
$ ~* @; i8 ?8 p: u( P; H$ O  E5 N# }$ `5 n. ^# C) ~* j

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zan
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