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
: g- A1 t- [" g% k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
1 ~7 m. ]$ c4 i9 B# e+ L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
第五篇
8 q+ ~9 {* ^+ }* O4 r" I5 X- u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
4 p. y  {0 o( H: x, N第六篇
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
6 n1 V" H6 S5 w) {' M, g第七篇
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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