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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 V" q2 [# F  ^& ^% R! {; r1 z/ B空气质量二次预报;EM算法;GMM模型;t-SNE;XGBoost算法;协同预报
7 f( e- q  _- K第二篇: Q( Y2 G& t. ?# N( G" h
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6 Z& C9 L5 p, o: Z( z
第三篇( i, a+ y$ d+ J3 d  A' D
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8 r% b+ w% u" X: s+ M( ]3 |% \
第四篇
% I7 k  T6 j# s- c+ d" Z! 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6 h! F' E4 w' G: c
第五篇
# @) W8 |/ ~. E$ y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
+ F! b) y6 o; d2 U. a. g! C第六篇8 D. Q" Y5 w4 w+ q) f& o6 {1 l. ]
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: u, X8 |4 c! I/ W+ k, U3 L
第七篇) o2 m/ B( M) |) c- |
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* \/ e. S" `+ c, \. B

) I( [+ v9 d2 K/ S5 U6 o( @7 D: c% t. G( p* s+ H
3 k' W; L" E  {/ D4 p5 z  L

: z: ?) G" C. _* H1 g7 P

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zan
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