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第一篇:. a+ U. }5 V4 ~0 d' P5 \/ P3 b
空气质量二次预报;EM算法;GMM模型;t-SNE;XGBoost算法;协同预报. z. l* M {1 t
第二篇" ]6 O' B1 `! G: M2 ^& s
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$ }# v1 u9 u# t. G- f
第三篇
_* d$ B' `2 e% B0 U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 ?! v k8 z; I0 A# y, ~* |) u第四篇
W, G) F$ F$ r9 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6 }& k* Y& c. v% V- }; G- H
第五篇
1 u, ]6 S0 _ h$ x& 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
, @& `' u/ r" x0 W! r3 c" X8 z第六篇 l* d" X' _+ C8 r) w+ s8 }
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! ~! }' P! n$ R, A2 C; ?
第七篇
5 |' w3 E1 X2 Z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: u9 n) A( F* C8 ?* H
. l6 v$ _, ]: M+ P2 [: k7 |, d2 }" b) A+ F" v" }8 G
" P; U7 B& y0 ~! y% v7 E
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zan
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