Institutional Repository of School of Statistics
| 基于卷积神经网络的空气质量预测 | |
赵明艳
| |
| 2019-03-25 | |
| 发表期刊 | 科学技术创新
 |
| 期号 | 9 |
| 摘要 | 针对多种因素对空气质量影响的复杂性、非线性等特点,采用卷积神经网络模型和多元线性回归对某市的空气质量进行短期预测,考虑到历史数据对某时刻空气质量的影响,选择过去一段时间6中污染物浓度作为特征因子,输入并训练模型,优化网络中的各项参数,测试结果表明:这两种方法的预测结果与实际的空气质量指数变化趋势一致,且预测的时间越短,预测效果越好,其中卷积神经网络提取了数据的非线性特征,预测效果好于多元线性回归,更适合用于短期的空气质量预测。 |
| 关键词 | 卷积神经网络 反向传播算法 多元线性回归 空气质量预测 |
| URL | 查看原文 |
| ISSN | 2096-4390 |
| 语种 | 中文 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/10814 |
| 专题 | 统计与数据科学学院 |
| 作者单位 | 兰州财经大学统计学院 |
| 第一作者单位 | 统计与数据科学学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 赵明艳. 基于卷积神经网络的空气质量预测[J]. 科学技术创新,2019(9). |
| APA | 赵明艳.(2019).基于卷积神经网络的空气质量预测.科学技术创新(9). |
| MLA | 赵明艳."基于卷积神经网络的空气质量预测".科学技术创新 .9(2019). |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 27911.pdf（685KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 暂不开放 | CC BY-NC-SA | 请求全文 | |
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