[发明专利]一种基于多任务学习的大气污染物浓度预测方法在审
| 申请号： | 202110182156.6 | 申请日： | 2021-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN113159099A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 许奇瑞 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多任务学习的大气污染物浓度预测方法，实现该方法的步骤如下：设置滑动窗的参数；设置多任务学习的DBN‑DNN预测模型架构；选择与各预测任务相关的特征，利用深度信念网络同时提取多个学习任务的抽象特征表示，共享这些表示去预测各任务响应变量的数值；在预测的过程中利用滑动窗口获取实时监测到的最近数据动态并调整模型参数。本方法使用多任务学习可以获得更好的预测性能，将相关任务训练数据中的信息斤行共享是有必要的。通过对多个相关任务同时进行学习从而获得预测结果，比起分别对每个任务单独训练模型，做出预测更为简便而且预测精度更高。在三种污染物浓度突变以及浓度高峰时，本方法的优势更为明显。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 大气 污染物 浓度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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