【摘 要】
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空气环境问题越发成为人们关注的焦点.除了工厂排放的各种废气,私家车的普及都导致了当前令人担忧的空气环境状况.国家相关部门也开始加大对空气环境的治理,提出了环境质量网
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院沈阳计算技术研究所,辽宁省沈阳生态环境监测中心,辽宁省医疗器械检验检测院
【基金项目】
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辽宁省“兴辽英才计划”项目(XLYC1808004)
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空气环境问题越发成为人们关注的焦点.除了工厂排放的各种废气,私家车的普及都导致了当前令人担忧的空气环境状况.国家相关部门也开始加大对空气环境的治理,提出了环境质量网格化监测的相关政策.在此背景下,市场涌现出很多微型监测仪器,但由于自身内部的传感器精准度不够,存在数据偏差的问题.为了解决这一问题,本文通过利用神经网络技术中的长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型结合半监督学习方法,达到提高监测数据的精准度的目的.通过与其它模型进行对比分析,该方法达到了一定的效果.
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