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公开(公告)号：CN119962762A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510432687.4
申请日：2025-04-08
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供结合动态特征筛选的多模型组合空气质量预测方法及系统，涉及空气质量预测领域，该方法包括：对目标区域的历史气象数据和历史空气质量数据进行预处理，生成目标站点的历史气象数据和历史空气质量数据，对多个气象因子进行筛选，确定多个目标气象因子，建立并训练第一预测模型和第二预测模型，通过时间加权损失函数训练第一预测模型，第二预测模型为随机森林模型，第二预测模型的输入包括第一预测模型的输出；根据多个目标气象因子，从目标区域的未来气象数据中提取目标站点的气象时序数据；通过第一预测模型和第二预测模型根据目标站点的气象时序数据，预测目标站点的未来空气质量数据，具有提高空气质量预测的准确度的优点。
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