本文主要研究内容
作者谢崇波,李强（2019）在《基于GA-GRU环境空气污染物预测研究》一文中研究指出：针对现有的环境空气污染物预测方法存在缺少输入特征相关性分析和时序信息丢失问题,提出一种将遗传算法和门控循环单元神经网络相结合的环境空气污染物PM2.5小时浓度预测模型,充分挖掘了污染物时间序列内在依赖关系,并解决了不相关因子的干扰和输入特征维度灾难的问题。最后基于绵阳市4个空气污染物监测站点的数据集进行仿真实验,与门控循环单元神经网络、深度信念网络预测比较。结果表明,基于GA-GRU的PM2.5小时浓度预测模型在训练时间、预测精度和鲁棒性上优势显著,是一种可行且有效的预测方法。
Abstract
zhen dui xian you de huan jing kong qi wu ran wu yu ce fang fa cun zai que shao shu ru te zheng xiang guan xing fen xi he shi xu xin xi diu shi wen ti ,di chu yi chong jiang wei chuan suan fa he men kong xun huan chan yuan shen jing wang lao xiang jie ge de huan jing kong qi wu ran wu PM2.5xiao shi nong du yu ce mo xing ,chong fen wa jue le wu ran wu shi jian xu lie nei zai yi lai guan ji ,bing jie jue le bu xiang guan yin zi de gan rao he shu ru te zheng wei du zai nan de wen ti 。zui hou ji yu mian yang shi 4ge kong qi wu ran wu jian ce zhan dian de shu ju ji jin hang fang zhen shi yan ,yu men kong xun huan chan yuan shen jing wang lao 、shen du xin nian wang lao yu ce bi jiao 。jie guo biao ming ,ji yu GA-GRUde PM2.5xiao shi nong du yu ce mo xing zai xun lian shi jian 、yu ce jing du he lu bang xing shang you shi xian zhe ,shi yi chong ke hang ju you xiao de yu ce fang fa 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自测控技术的谢崇波,李强，发表于刊物测控技术2019年07期论文，是一篇关于遗传算法论文,循环神经网络论文,深度学习论文,小时浓度预测论文,测控技术2019年07期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自测控技术2019年07期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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