【摘 要】
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为了提高多变天气状态下PM2.5的预测精度,利用灰色关联分析确定与PM2.5相关性较强的因素,通过Copula函数建模分析得出PM2.5与AOD具有强相关性且季节差异明显.采用自组织特征
【机 构】
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上海电力大学电气工程学院,上海200090
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为了提高多变天气状态下PM2.5的预测精度,利用灰色关联分析确定与PM2.5相关性较强的因素,通过Copula函数建模分析得出PM2.5与AOD具有强相关性且季节差异明显.采用自组织特征映射(SOM)对天气类型进行聚类识别,基于LSTM建立不同天气类型下的PM2.5浓度短期预测模型.算例结果表明,与传统BP神经网络、支持向量回归方法相比,基于LSTM建立的模型具有更高的预测精度.
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