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第一篇:
4 g* x, H1 T* q6 }0 h: X空气质量二次预报;EM算法;GMM模型;t-SNE;XGBoost算法;协同预报! d. b# M* g. f+ J/ w$ x0 i- u/ y
第二篇
" v. ^- l; `# F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# |7 x( r: A/ Q- @9 w% [. L
第三篇
5 v3 s6 T7 y* U- Y, }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 Y8 B! v" P& I( Q% r
第四篇
2 X4 h l: ]. G x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' N1 U) ^ X" ~/ u9 ~+ G
第五篇
3 q! n# l( J3 n2 ^1 U1 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; A. p9 P, W' b; \
第六篇
8 _: H Z4 E) x" J$ k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 A6 t: A6 g" l1 k/ g
第七篇7 G6 B: a ~# F( _4 y5 M3 i9 @- S9 o1 [
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
( Y4 n6 T+ {6 S7 K: i: C/ N$ o4 ]1 J0 h" j: [3 z- T
; P! o- X6 K, \
9 F( U' F7 v# J. J8 d' q1 P* F3 X; i6 G7 m
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zan
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