基于深度学习的雾霾质量浓度预测研究

摘要：

为有效地预测雾霾污染程度的主要评价指标PM2.5质量浓度,文章使用Blending集成学习策略并行连接CNN与LSTM,并建立基于CNN-LSTM集成学习的PM2.5质量浓度预测模型.经过真实数据验证,该模型对PM2.5质量浓度预测具有有效性,且相较于串联CNN-LSTM预测模型具有优越性.

关键词：卷积神经网络、长短时间记忆网络、集成学习、PM2.5质量浓度预测

所属期刊栏目：16

在线出版日期：2019-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：110-112