【摘 要】
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在医疗环境中病员在室内停留的时间占全天的80%以上,因此开展室内空气质量的研究对病员康复具有重要意义。现有的PM2.5预测方法主要存在两个问题:样本采集粒度与预测粒度不一
【机 构】
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苏州科技大学电子与信息工程学院,苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室,苏州市立医院（北区）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772357,61672371);江苏省"333工程"科研项目;苏州市科技项目(SNG201610,SYG201704);江苏省研究生培养创新工程项目(SJCX17_0680);苏州科技大学江苏省建筑智慧节能重点实验室项目
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在医疗环境中病员在室内停留的时间占全天的80%以上,因此开展室内空气质量的研究对病员康复具有重要意义。现有的PM2.5预测方法主要存在两个问题:样本采集粒度与预测粒度不一致;对室内PM2.5预测的相关特征研究不足。对此提出一种基于多示例遗传神经网络的PM2.5预测方法。利用多示例机制有效解决采样间隔与预测时间的平衡问题,并引入与室内环境质量密切相关的通风率特征。以空气质量敏感的医疗单位中采集的实际数据进行验证。实验结果表明,该方法的相对误差为5.60%,比传统遗传神经网络降低7.55%,比支持向量回归方法
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