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第一篇:
; {4 b( i- g+ }7 t2 Q空气质量二次预报;EM算法;GMM模型;t-SNE;XGBoost算法;协同预报& |3 P% i, O8 p4 D) s6 n3 c5 z
第二篇
: c5 q7 d; `( R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; ` {# M: t" H K
第三篇
$ L! }# O7 w; N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9 A2 a3 i/ k: f6 k. r
第四篇7 \/ B/ @4 g, ]- }2 w- ^
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: x1 y3 {* }( q9 A7 ~9 F
第五篇& j1 P) b& N% |* X: ^7 A+ L
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. h4 ?3 K+ @: c+ R1 H+ L7 a
第六篇
; u8 V: q* ]2 ]5 f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
8 O# ]% W* t" V第七篇! ^; q) N4 i+ r- ]$ y' _
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 l( Q. v, X6 h" w: F& H8 o2 A1 P# b
8 ^- v' _' i& T! @$ G) ^
$ y$ ^& ~# @, J2 k1 ?9 E! Y2 ~) p
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zan
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