机译:考虑时空相关的基于深度学习的PM2.5预测:以中国北京为例
Kim Chaek Univ Technol Dept Automat Engn Pyongyang 950003 North Korea;
Kim Il Sung Univ Dept Geol Pyongyang 999093 North Korea;
Kim Il Sung Univ Sch Informat Sci Pyongyang 999093 North Korea;
Kim Chaek Univ Technol Dept Met Engn Pyongyang 950003 North Korea;
Kim Chaek Univ Technol Digital Lib Pyongyang 950003 North Korea;
Kim Chaek Univ Technol Informat Ctr Pyongyang 950003 North Korea;
PM2.5 prediction; PM predictor; Deep learning; CNN; LSTM; Spatiotemporal correlation;
机译:1998 - 2017年中国人口PM2.5暴露风险的时空变异和决定因素:北京 - 天津 - 河北地区为例
机译:中国PM2.5浓度时空格局的演变-以京津冀地区为例
机译:使用MODIS 3 KM AOD估算每小时PM2.5浓度,以及中国北京天津 - 河北的改善的时空模型
机译:基于时空相关分析的北京地铁客流预测研究
机译:Assessing Correlation between PM2.5 and Meteorological Variables and Projecting the Impact of Climate Change on PM2.5 =PM2.5与气象因子的相关性分析及气候变化对PM2.5的影响
机译:中国北京2013-2014年PM2.5时空变化及其与气象因子的关系
机译:北京北京PM2.5浓度的时空模式及其原因分析