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为有效地预测雾霾污染程度的主要评价指标PM2.5质量浓度,文章使用Blending集成学习策略并行连接CNN与LSTM,并建立基于CNN-LSTM集成学习的PM2.5质量浓度预测模型。经过真实数据验证,该模型对PM2.5质量浓度预测具有有效性,且相较于串联CNN-LSTM预测模型具有优越性。
基于深度学习的雾霾质量浓度预测研究
【摘 要】
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为有效地预测雾霾污染程度的主要评价指标PM2.5质量浓度,文章使用Blending集成学习策略并行连接CNN与LSTM,并建立基于CNN-LSTM集成学习的PM2.5质量浓度预测模型。经过真实数
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院
【出 处】
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无线互联科技
【发表日期】
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2019年10期
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