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第一篇:+ E9 a6 O) y; p3 l. K- C
空气质量二次预报;EM算法;GMM模型;t-SNE;XGBoost算法;协同预报5 l) [) Q0 q8 v8 K
第二篇
1 @6 s+ M6 f; L4 ~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0 B; N- W" |7 m" f5 Y x% [
第三篇
* t% V* `8 x. d2 C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# o( k+ J& X# Z! W0 ~' V* {
第四篇
# e! [% u' t* r/ m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2 j! d0 T5 z7 Q# j2 h3 L
第五篇) X9 H2 `7 |( `+ d: @6 R
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
" t3 R8 N( m6 ?第六篇5 c8 M& U" Y& H, g/ r+ u
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
! @9 { m) `+ u- j6 }" u+ f) G第七篇+ w( S4 T: ?+ Y; P
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/ V4 v$ U& b7 ?4 n, A0 S& x- m4 x
8 q6 e7 Q" C8 z; p4 g. A
4 b9 ]; H& U0 Y) e
5 s" t' O; T H c
3 V8 V9 Y( O- m" L) \8 S5 Q O |
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zan
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