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
" h! V! ~7 F* y* v. a. w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
* D2 }  |: y( s! {) p第三篇
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
0 T0 P$ }" ?) Z& W. ?5 r第四篇
; F; l2 p# N; H7 k; r2 C$ 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
第五篇
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
! `1 l  s4 j5 B9 u: Q1 x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
( j& a/ V* ^. a4 J9 q8 U+ e$ @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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