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
6 X+ S6 y9 ~' X& _4 u: R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
, ]5 r$ M. h1 \* x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
1 k) B) s, N0 P+ b0 Q第五篇
3 t$ O: _0 E6 j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
& H$ v' X, u2 W+ ?% A3 P4 ^第六篇
; H7 q& D+ l8 }% T: N5 p4 R. ]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
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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