[发明专利]一种基于深度神经网络预测24小时PM2.5在审

专利信息
申请号: 202111623874.9 申请日: 2021-12-28
公开(公告)号: CN114330120A 公开(公告)日: 2022-04-12
发明(设计)人: 李四维;滕梦凡;杨洁;宋戈 申请(专利权)人: 武汉大学
主分类号: G06F30/27 分类号: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 代理人: 王琪
地址: 430072 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明公开了一种基于深度神经网络预测24小时PM2.5浓度的方法。针对目前对PM2.5长期浓度预测误差较大的问题,本发明将CEEMD分解方法与AE‑BILSTM堆叠的深度神经网络模型进行组合,构建新型混合预测模型来实现PM2.5浓度的短期精确预测和长期浓度趋势的模拟。目前深度神经网络模型已经被广泛应用,并表现出良好的性能;基于经验模态分解方法提取时间序列数据变化特征的优势也逐渐突显,两者的结合可以带来更好的预测结果。
搜索关键词: 一种 基于 深度 神经网络 预测 24 小时 pm base sub 2.5
【主权项】:
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