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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
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第一篇:
9 ?% q: F8 A: x9 J& N) l4 o空气质量二次预报;EM算法;GMM模型;t-SNE;XGBoost算法;协同预报
" P: o& |6 ]; S( G" {# r7 M/ c第二篇
3 d: A, @5 j, _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
( S4 [$ p/ E3 @9 m8 L) y第三篇
# }# n4 E& u& W4 H8 b- _6 k+ h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  S2 _: i' a) U6 E7 O
第四篇) _* ?$ e* L8 O5 Y  `
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
* q! `2 o! [6 y" Z( p第五篇; d, g1 C- k8 y2 w6 v3 G
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% d# P% W2 {% ~5 y' ?" q. ^  P) S
第六篇' c, j- U; L: 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0 l' J' a/ j! T: [0 \' C
第七篇' d1 C. ]/ @) v; b/ U
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
9 `. o2 t, P& g# i/ z! {8 W2 I% s1 b' q5 E) _7 T

- f) @; M* R& t- e' {
, b7 n. z. _% ~" R4 B, [& z
5 J2 b4 y( t, Y; N

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zan
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