[发明专利]一种基于神经网络的PM2.5逐小时预测方法有效
| 申请号： | 202110902384.6 | 申请日： | 2021-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN113344149B | 公开（公告）日： | 2021-11-19 |
| 发明（设计）人： | 刘东;陈斯婕;仝博文;吴凌云;刘崇 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G01N33/00 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的PM2.5逐小时预测方法，方法包括获取气溶胶光学厚度AOD数据、ECMWF气象数据、地基数据及辅助数据，数据初步处理，第一训练样本构建，训练AOD填补模型，预测并补全气溶胶光学厚度AOD数据，第二训练样本构建，训练学习模型得到PM2.5预测模型，预测PM2.5浓度八个步骤。本发明基于深度神经网络补全气溶胶光学厚度AOD数据实现了样本的扩充，并将大气边界层高度BLH修正为大气雾霾层高度HLH用于PM2.5的预测，覆盖面广，解决地基监测PM2.5覆盖面不足的问题，实现了PM2.5浓度的高精度逐小时预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 pm2 小时 预测 方法 | ||
【主权项】：
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