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
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
. N* W" \8 _* [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
第六篇
8 K* B8 |4 _* \# {! 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
第七篇
0 n) K1 |' M0 i+ [0 t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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