【摘 要】
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针对二氧化碳浓度序列较强的周期性、非线性、混沌性等特征,提出了一种新型的三元回声状态网络二氧化碳浓度预测模型。首先,采用回声状态网络实现二氧化碳浓度序列的初步预测
【基金项目】
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国家教育部博士点基金（20121101110037）, 大数据xx建模与仿真预研基金（9140A04010114BQ010xx）
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针对二氧化碳浓度序列较强的周期性、非线性、混沌性等特征,提出了一种新型的三元回声状态网络二氧化碳浓度预测模型。首先,采用回声状态网络实现二氧化碳浓度序列的初步预测;然后,结合生态学、社会学等学科的先验知识,估算区域碳排放情况,利用三元模型对回声状态网络的输出结果进行修正,从而获得更精准的区域二氧化碳浓度预测结果;最后,进行了三元回声状态网络与支持向量机、主成分分析支持向量机在二氧化碳浓度预测上的仿真对比实验,实验结果表明,提出的三元回声状态网络方法比其它两种方法具有更高的预测精度,更高的可靠性和适用性。
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