[发明专利]一种基于重污染特征约束的PM2.5深度学习预测方法在审
| 申请号： | 202111128865.2 | 申请日： | 2021-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN113836808A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 周聪;王瑾;李孝林;吕雪松;吴江涛;张午 | 申请（专利权）人： | 苏州蓝掌科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/02 |
| 代理公司： | 苏州国卓知识产权代理有限公司 32331 | 代理人： | 张入文 |
| 地址： | 215129 江苏省苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于重污染特征约束的PM2.5深度学习预测方法，其特征在于，包括建立PM2.5重污染特征案例库和PM2.5深度学习预测模型，所述PM2.5深度学习预测模型的建立基于所述PM2.5重污染特征案例库的重污染特征约束。本发明提供一种新型PM2.5深度学习预测方法，创新性地将外来输送特征考虑到PM2.5污染预报中，联合污染本地气象条件，建立重污染特征案例库，并且将卷积神经网络和长短期记忆神经网络相结合，自动提取PM2.5时空特征，使模型具备地理意义，将重污染特征约束加入损失函数，同时考虑到常规数据本身和实际污染事件两大因素，进一步提升模型预报精度及其可解释性，更适用于大气PM2.5研究。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 污染 特征 约束 pm2 深度 学习 预测 方法 | ||
【主权项】：
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