基于遗传算法和正则化极限学习机的PM2.5浓度预测研究PM2.5 Prediction Based on Genetic Algorithm and Regularized Extreme Learning Machine
翁福添, 张天乐, 侯木舟, 罗建书 下载量: 1,324 浏览量: 2,082 国家自然科学基金支持
计算机科学与应用 Vol.8 No.8, August 27 2018, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/CSA.2018.88132 被引量
一种基于随机配置网络的PM2.5浓度预测方法A Method of Predicting PM2.5 Using Stochastic Configuration Network
王前进, 蔡佳浩 下载量: 382 浏览量: 1,617
软件工程与应用 Vol.10 No.1, February 24 2021, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/SEA.2021.101004 被引量
基于特征选择和SSA-LSSVM的短期PM2.5浓度预测Short-Term PM2.5 Concentration Prediction Based on Feature Selection and SSA-LSSVM
金春梅 下载量: 287 浏览量: 543
应用数学进展 Vol.11 No.3, March 10 2022, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/AAM.2022.113101 被引量
基于CNN-LSTM的兰州市PM2.5浓度预测研究Prediction of PM2.5 Concentration in Lanzhou City Based on CNN-LSTM
戴林林, 周文学 下载量: 201 浏览量: 558 国家自然科学基金支持
应用数学进展 Vol.12 No.3, March 16 2023, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/AAM.2023.123102 被引量
基于ConvGRU深度学习网络模型的PM2.5浓度预测PM2.5 Concentration Prediction Based on ConvGRU Deep Learning Network Model
文 烨 下载量: 59 浏览量: 150
统计学与应用 Vol.13 No.1, February 22 2024, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/SA.2024.131008 被引量
基于自变权的CNN & LSTM组合PM2.5浓度预测——以北京为例Combined PM2.5 Concentration Prediction Model Based on CNN & LSTM of Variable Weight—A Case Study of Beijing
严 洁, 王桂芝 下载量: 286 浏览量: 607 国家社会科学基金支持
应用数学进展 Vol.11 No.4, April 28 2022, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/AAM.2022.114227 被引量
近三年四川省空气污染物浓度与天气因素联合分析Joint Analysis of Air Pollutant Concentration and Weather Factors in Sichuan Province in the Past Three Years
王 楚, 韩 琳 下载量: 570 浏览量: 946 科研立项经费支持
环境保护前沿 Vol.10 No.5, October 29 2020, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/AEP.2020.105090 被引量
基于ARIMA模型的北京市雾霾分析、预测与应用 Analysis, Prediction and Application of Beijing Smog Based on ARIMA
张梦迪, 杨见雯, 张温曼, 冶丹丹 下载量: 827 浏览量: 1,828 科研立项经费支持
统计学与应用 Vol.8 No.2, April 26 2019, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/SA.2019.82043 被引量
基于LSTM多步预测模型的空气质量预测与预警Air Quality Prediction and Early Warning Based on LSTM Multi-Step Prediction Model
王子航, 王子睿, 柳卓行, 杨 娟 下载量: 144 浏览量: 387
应用数学进展 Vol.12 No.12, December 15 2023, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/AAM.2023.1212497 被引量
基于特征工程的强降水物理要素提取及分析Using Feature Engineering to Extract Important Physical Parameters for Heavy Rain
钟 琦, 方祖亮, 孙 卓, 王秀明, 张智察 下载量: 355 浏览量: 509 国家自然科学基金支持
计算机科学与应用 Vol.12 No.1, January 26 2022, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/CSA.2022.121016 被引量