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基于门控循环单元神经网络的PM2.5浓度预测

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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.

著录项

来源
《无线互联科技》 |2019年第4期|29-32|共4页
作者
王玮; 王文发; 张哲;
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作者单位

延安大学数学与计算机科学学院,陕西延安 716000;

延安大学数学与计算机科学学院,陕西延安 716000;

延安大学数学与计算机科学学院,陕西延安 716000;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
PM2.5浓度预测; LSTM; GRU; 机器学习; 循环神经网络;

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