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公开(公告)号：CN111275168A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010054277.8
申请日：2020-01-17
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积全连接的双向门控循环单元的空气质量预测方法，利用卷积神经网络提取出气象数据所包含的深度特征，随后利用循环神经网络学习数据的时序性和连贯性，最后通过全连接层预测所需的下一时刻的数据。在本专利中，由于气象数据对抗旋转性无较高要求，故我们选用一种特殊的无池化层的卷积网络提取相关特征。本方法可以在大量的学习样本中较为准确的预测数后一时刻的空气污染指标。从整体来看，本方法不仅可以预测单一指标，同时也可以预测输入数据特征的所有指标，一定程度上可以结合全局特征进行合理的预测，实现本专利中的预测功能。
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