基于深度学习的雾霾预测方法研究

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【摘要】

：

随着我国经济的快速发展,更加重视社会工业化和城市化建设进程,忽略环境问题,导致雾霾污染问题频发,严重影响了人们的日常生活和生产过程。衡量雾霾污染程度的首要因子是PM2.5和PM10浓度,浓度越高,雾霾污染越严重,因此对PM2.5/PM10浓度的预测研究具有重要意义。本文利用深层神经网络对PM2.5/PM10进行预测,多层网络结构能更好地学习非线性特征之间的复杂关系,保证模型的特征学习能力,提高预测

【作者】

：

宋利红

【机构】

：

电子科技大学

【发表日期】

：

2018年01期

【关键词】

：

PM2.5/PM10 时间序列演化特征深度置信-BP网络深度循环神经网络深度长短时间记忆网络

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