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文章首先针对延安市市监测站单站点观测数据与PM2.5的关系,从中抽取了影响PM2.5较为明显的14组特征数据。依据所抽取的数据,利用LSTM深度神经网络的一种变体GRU建立了未来数小时的PM2.5浓度预测模型,通过仿真实验,该模型对PM2.5预测有较高的一致性,可以较好地满足日常预测业务需求。
基于门控循环单元神经网络的PM2.5浓度预测
【摘 要】
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文章首先针对延安市市监测站单站点观测数据与PM2.5的关系,从中抽取了影响PM2.5较为明显的14组特征数据。依据所抽取的数据,利用LSTM深度神经网络的一种变体GRU建立了未来数
【机 构】
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延安大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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无线互联科技
【发表日期】
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2019年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金,项目编号:61763046.
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