【摘 要】
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针对空气中苯浓度预测困难的问题.我们利用空气中多种成份之间关系为依据,以卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)为基础,设计了一种苯浓度预测模型.模型由多个卷
【基金项目】
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内蒙古自治区科技重大专项(2019ZD015),内蒙古自治区关键技术攻关计划项目(2019GG273)
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针对空气中苯浓度预测困难的问题.我们利用空气中多种成份之间关系为依据,以卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)为基础,设计了一种苯浓度预测模型.模型由多个卷积神经网络层、批归一化层和多个全连接神经网络层组成,模型输入为连续多个时刻空气中多种成份特征值,模型输出为预测的苯浓度值.通过对CNN模型的超参进行调整提高模型效果,实验结果显示在CNN核宽度为4,输入序列长度为8时模型取得最好效果.调整后的CNN模型的与基于支持向量机(Support Vector Machi
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