[发明专利]一种基于AI技术的空气质量短期高精度预测模型在审
| 申请号： | 201810702551.0 | 申请日： | 2018-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN110659758A | 公开（公告）日： | 2020-01-07 |
| 发明（设计）人： | 王杰;刘布宇;何学康;李炜;王胜 | 申请（专利权）人： | 杭州真气科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于AI技术的空气质量短期高精度预测模型，对原始数据的处理与分析；神经网络框架的搭建；全连接FC层，实现利用LSTM网络提取历史污染物浓度的历史变化的时序特征，在第二层LSTM网络输出层后面，连接第一层全连接FC层，该FC层的具体输入为LSTM层的输出结果、各项气象因素、时间节点编码信息、以及中心城市周围的插值数据信息。最后一层全连接FC层为模型的输出层，该层实现将上述各层的输出压缩为24个节点，每个节点对应一个小时的预测输出结果，从而实现以小时为单位的空气质量预报，最终该预报模型能够实现以小时为单位的污染物短时高精度预报。 | ||
| 搜索关键词： | 输出结果 污染物 高精度预测 编码信息 历史变化 气象因素 神经网络 时间节点 时序特征 输出压缩 数据信息 网络输出 网络提取 预报模型 原始数据 中心城市 第一层 输出层 预报 预测 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于AI技术的空气质量短期高精度预测模型，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：对原始数据的处理与分析；/nS2：神经网络框架的搭建；/nS3：全连接FC层。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
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