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公开(公告)号：CN116030899A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310056034.1
申请日：2023-01-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G16C20/20 , G16C20/70 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/086 , G06F18/2135
Abstract: 本发明涉及一种融合分区建模思想的GA‑LSTM模型预测PM2.5浓度方法，属于大气污染领域。该方法包括：S1：构建经济空间特征因素；S2：将驱动因素进行分区，并采用PCA将多维驱动数据进行降维处理；S3：采用遗传算法GA对LSTM的参数进行优化，得到最优的LSTM模型的层数和全连接层数以及每层的神经元个数；其中，GA表示遗传算法；S4：利用优化后LSTM模型来预测各个分区的PM2.5浓度结果。本发明能提升模型效率和预测精度。
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