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第一篇:
6 Y* I$ @( E) Z, C4 Z, o空气质量二次预报;EM算法;GMM模型;t-SNE;XGBoost算法;协同预报
; i9 S7 C& d* c2 I d# w& e第二篇0 I6 u/ @, u) r/ `' P
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" U' @+ g8 M0 U; R' K: b5 L
第三篇
8 a( r* }1 g( {, l0 Y/ Y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# R5 P+ j. E& n! B+ L; A$ J; p
第四篇+ N+ j( V, B+ y" _* a! h
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 n1 ?; Z/ ?8 M) n8 U
第五篇
) }" K6 @9 [, W$ T3 F+ z2 E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0 N3 d! ?) @- w/ ^
第六篇. _) X( i$ L% |7 M- T$ _
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3 y/ l8 B, t! n. Y3 T
第七篇4 P0 a7 o; o7 p5 q, l( a
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; h5 I& `. L2 p" u4 E
4 t9 A+ ] }$ v$ Z
2 X- J5 v! J( A8 X
t% t i9 K; k$ u% M/ P/ q2 O- E
x2 m h- |2 N
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zan
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