PM2.5浓度预测相关论文
为了提高PM2.5的预测精度，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）、改进长短期记忆网络（ILSTM）和注意力机制（Attention）组合预测模型。ILSTM删......
随着工业化和城市化的发展,空气污染已经成为一个日益严重的问题。颗粒物PM2.5因其体积小,重量轻,能在大气中停留较长时间,导致空......
能源的大量消耗与交通工具保有量不断提高,导致空气污染等问题日益突出。极大威胁着人们的身体健康。其中,PM2.5会对气候变化以及......
针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极值等问题，本文采用分段线性混沌映射（PWLCM）和萤火虫算法（FA）改进麻雀搜索算法（SSA）,并......
近年来,我国的社会和经济得到迅猛发展,但是大气污染问题仍然严重,许多城市甚至城市群经常且长时间遭受雾霾的侵袭,尤以京津冀及其......
对PM2.5浓度造成影响的因素有很多,导致PM2.5浓度的表现形式复杂而多变。如何对PM2.5浓度及其相关影响因素进行分析,找到内部存在......
为科学预测重庆市PM2.5年均浓度,文章通过分析2013-2019年数据,依据其小数据特征,对GM(1,1)的初始化条件、背景值系数及累加阶数进......
雾霾防治是目前空气质量保护问题研究的热点,PM2.5浓度预测是雾霾防治的关键之一;文章采用一种双系统协同进化的基因表达式编程算......
PM2.5是衡量空气污染物浓度的重要指标,实现对PM2.5浓度精确预测具有重大的社会意义和应用价值。基于此,提出了一种基于长短期记忆......
近年来,随着世界各国经济快速发展、社会生产力的不断提升、社会物质生活不断丰富,经济与生态环境的不协调发展也日益突显出来。空......
随着城市工业化发展和技术的进步,环境污染问题也日益严重,引起了世界范围的关注。特别是近几十年来,我国经济迅速发展,对各种能源......
随着我国经济迅速发展,越来越多的城市出现空气污染现象,这成为了人们广泛关注的一个问题。而大气污染物中,PM2.5作为主要污染物,P......
为提高PM2.5长期预测精度,以空气污染物与气象因素作为影响因子,提出一种基于深度学习的TSMN(time series memory network)预测模......
为了提高PM2.5未来一小时浓度预测的准确率,提出了一种基于卷积神经网络和序列到序列(Sequence-to-Sequence,简称Seq2Seq)的深度学......
在分析模糊C均值聚类算法与支持向量机回归的特点后,将二者结合,提出了模糊聚类支持向量机回归（FCM-SVR）算法,对空气中颗粒物浓度PM2......
针对当前空气质量预报对PM2.5浓度预测不准确的问题，本文使用提升树模型预测PM2.5浓度，利用特征重要性提升了算法效率，并分析了不同特......
针对传统BP神经网络存在的学习速度慢、易陷入局部极值等问题,利用鲸鱼优化算法(WOA)以及狼群算法(WPA)混合优化BP神经网络的权值......
针对神经网络算法在当前PM2．5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题，引入RFR（random forest regression，随机......
常用的支持向量机和人工神经网络等机器学习方法预测PM2.5浓度时存在易过拟合、网络结构复杂、参数调优耗时等问题,本文提出基于随......
近年来,雾霾污染问题愈发突出,严重影响了人们的生产和生活,因此对雾霾浓度的预测具有重要意义。PM2.5是雾霾形成的主要因素,PM2.5......
针对目前PM_(2.5)浓度测量成本高和测量过程繁杂等问题,建立了基于灰狼群智能最优化算法的神经网络预测模型。从非机理模型的角度,......
近年来,中国城市面临着严重的空气污染问题,雾霾天气频繁发生,人们的生活、身体健康以及生态环境都受到严重影响,而以PM2.5为主的......
考虑样本和输入变量的选取对预测模型精度的影响,文章提出一种基于K-means聚类与偏最小二乘法的支持向量机PM2.5浓度预测方法。首......
文章首先针对延安市市监测站单站点观测数据与PM2.5的关系,从中抽取了影响PM2.5较为明显的14组特征数据。依据所抽取的数据,利用LS......
作为衡量空气质量的重要指标,准确预测PM2.5浓度变化尤为重要。提出Prophet和长短期记忆(LSTM)相结合的组合预测模型(Prophet-LSTM......
针对传统的BP神经网络模型无法有效表达时间序列数据中存在的历史特征的缺陷,提出利用灰色预测原理具备发现事物历史变化规律性的......
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基于北京市空气质量监测点获取的空气污染物浓度数据,通过遗传算法搜索径向基人工神经网络的最优隐含层神经元数目和扩展常数,构建......
环境质量与人们的健康息息相关,一直是研究的热点。本文选取长沙市2017年NO2、PM10等大气数据对PM2.5日均值进行预测,采用BIC准则......
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为科学合理地预测大气污染物PM2.5颗粒物浓度变化规律,分析PM2.5颗粒物浓度变化历史数据,综合判断外部条件（温度、风速、天气状况）和......
针对空气中PM2.5浓度受到气象因素和大气污染物的影响,且具有非线性、不确定性等特征,提出BP神经网络的预测方法。利用粒子群优化......
以2016年至2019年合肥市以及其周边四个城市的12个气候指标为研究数据,综合空间和时间数据信息来作为模型输入。首先通过广义加性......
近年来我国多地区雾霾天气频发,针对PM2.5浓度变化的非线性、时变性等特点,建立了基于支持向量机-小波神经网络(SVM-WNN)的组合预......
随着生活水平的提高,人们越来越关注能够影响自身以及下一代健康的环境污染问题,其中空气污染最贴近人们的生活。在各种空气污染物......
近年来,中国的空气污染问题非常严重,特别是在京津冀地区,经常出现长期、持续的雾霾天气。PM2.5作为加重雾霾的主要因素之一,不仅......
当今,伴随着我国经济迅猛发展,工业、交通、服务业等诸多方面为人们生活带来了极大物质需求。同时,人口密集、工业聚集和交通过载......
针对近年来新兴的大数据及挖掘、分析技术,对大数据解析技术在环境科学研究中的应用进行了分析和探析。以城市局部地区大气细颗粒......
针对大气中细颗粒物(PM2.5)浓度预测的问题,提出一种预测模型。首先,通过引入综合气象指数综合考虑风力、湿度、温度等因素;然后,......
近年来,一些流行病学研究表明,影响人类健康的主要空气污染物就是颗粒物质,PM2.5更易吸附大量的有毒、有害物质,但是PM2.5的浓度受......
