基于K-means划分区域的深度学习空气质量预报

来源 :南通大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:mawenbo111
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针对监测范围内空间相关性较强的监测站点数量难以确定这一问题,提出基于K-means聚类算法对各空气质量监测站点进行区域划分的方法。以南通市为例,在选择目标区域内历史污染物数据的基础上,结合该区域的气象数据,利用由卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)组成的CNN-LSTM混合深度学习模型对污染物进行预报,最终实现对污染物浓度时空演变特征的提取,并完成空气质量的高精度预报。实验结果表明,加入由
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为了以较低成本进行移动信息服务系统建设,在分析了移动信息服务技术发展与微信公众平台应用研究现状的基础上,提出一种基于微信公众平台的移动信息服务系统解决方案。构思了多源数据集成、多端信息同步的系统设计思路,设计了同时面向移动端和PC端用户提供服务的信息服务系统架构,并对Web Service数据集成、响应式设计、微信公众平台开发接口等系统实现方法进行了说明。系统成功应用于南通大学研究生教育信息服务,将网站信息服务系统和移动信息服务系统合二为一,取得了良好的应用效果。系统应用结果表明,基于微信公众平台的移动信