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第一篇:! t; g, n, P3 A% _% j
空气质量二次预报;EM算法;GMM模型;t-SNE;XGBoost算法;协同预报, r$ w: @/ V; c( ~. K6 E
第二篇
" n5 n3 g. O4 U6 A a- @: C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( w% _9 O+ S! l+ y) o- ^- ]
第三篇
* V5 C/ N% Z6 ]; u) V, k2 L6 D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
4 \9 e5 Y! D9 Q4 ]) y$ b/ k* Z第四篇9 _ P! @0 r( O0 P0 O$ y5 K
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( ~% {5 o4 q# `+ E6 B
第五篇
8 {9 u$ {" X3 V$ 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/ }$ S2 h* Y' u+ M
第六篇
/ u) K N& T, j) ]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
* b. ]+ v. C, x% k& ^第七篇$ H, T$ p, G; W( ]
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- p6 C6 I1 p a" R
, l2 G! s" w& a0 O2 B+ r7 l! D6 U" v( j4 X4 B, F# @
0 }# t* [7 J# j; U1 n+ T
5 t, m. Z4 |% M3 ^! B2 ?. w x$ ^1 Q |
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zan
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