【摘 要】
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针对空气质量预测,提出了基于动态粒度小波神经网络的预测方法。为了选取合适的粒度,结合实际问题采用不断尝试的方法动态选取最优粒度,在最优粒度空间中求解问题。粒度变换
【机 构】
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安徽师范大学数学计算机科学学院,安徽大学计算科学与技术学院
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针对空气质量预测,提出了基于动态粒度小波神经网络的预测方法。为了选取合适的粒度,结合实际问题采用不断尝试的方法动态选取最优粒度,在最优粒度空间中求解问题。粒度变换后可以改变空气质量预测问题的求解空间,提高预测的精确度。实验也验证了动态选取的最优粒度作为小波神经网络的输入进行空气质量预测,可以取得更好的预测准确率。
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