【摘 要】
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针对目前大部分PM2.5预测模型预测效果不稳定、泛化能力不强的现状,以记忆能力较强的循环神经网络(R NN)和特征表达能力较强的卷积神经网络(C NN)为基础,采取Stacking集成策
【机 构】
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浙江大学浙江省资源与环境信息系统重点实验室,浙江大学地理信息科学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41671391,41471313);国家海洋公益性行业科研专项经费资助项目(201505003)
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针对目前大部分PM2.5预测模型预测效果不稳定、泛化能力不强的现状,以记忆能力较强的循环神经网络(R NN)和特征表达能力较强的卷积神经网络(C NN)为基础,采取Stacking集成策略对两者进行融合,提出了RNN-CNN集成深度学习预测模型。该模型不仅充分利用时间轴上的前后关联信息去预测未来的浓度,而且在不同层次上将自动提取的高维时序数据通用特征用于预测,以保证预测结果的稳定性。最后,对集成之前的RNN、CNN和集成之后的RNN-CNN模型,以2016年中国大陆地区1466个监测站点的空气质量数据为样
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