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兰州财经大学机构知识库
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兰州市PM2.5的时空特征及气象因素分析
期刊论文
经济研究导刊, 2020, 期号: 4, 页码: 119-121+123
作者:
袁慎
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浏览/下载:58/0
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提交时间:2021/03/24
PM2.5浓度
时间特征
空间特征
VAR模型
基于多视角数据融合的PM2.5浓度预测研究——以兰州市为例
学位论文
硕士研究生
C8/394
0005618
甘肃省兰州市: 兰州财经大学, 2024
作者:
廖若雯
Adobe PDF(5563Kb)
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浏览/下载:35/7
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提交时间:2024/06/18
PM2.5
数据融合
图卷积网络
图注意力网络
预测
North-to-south transfer of grain and meat products significantly reduces PM2.5 pollution and associated health risk in China
期刊论文
RESOURCES ENVIRONMENT AND SUSTAINABILITY, 2024, 卷号: 17
作者:
Wang, Jiaxin
;
Huang, Tao
;
Ling, Zaili
;
Song, Shijie
;
Xin, Jiayi
收藏
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浏览/下载:32/0
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提交时间:2024/10/09
Interprovincial trade
Grain and meat products
Virtual NH3 esmisssion transfer
PM2.5
Health risk
基于函数型聚类的重庆市主城区PM2.5防治区域划分
期刊论文
甘肃科技纵横, 2024, 卷号: 53, 期号: 02, 页码: 39-46
作者:
程莞莞
;
赵芳芳
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浏览/下载:24/0
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提交时间:2024/04/17
PM2.5
最优插补
函数型聚类
防治区域
基于分位回归兰州市PM_(2.5)影响因素分析
期刊论文
河北地质大学学报, 2018, 期号: 6, 页码: 61-68
作者:
李雪超
收藏
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浏览/下载:78/0
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提交时间:2021/03/24
分位回归
PM2.5
影响因素
非线性迹象
基于分位回归兰州市PM2.5影响因素分析
期刊论文
河北地质大学学报, 2018, 期号: 2018-06, 页码: 61-68
作者:
李雪超
收藏
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浏览/下载:64/0
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提交时间:2021/03/24
分位回归
PM2.5
影响因素
非线性迹象
基于函数型聚类的重庆市主城区PM2.5防治区域划分
期刊论文
甘肃科技纵横, 2024, 卷号: 53, 期号: 2, 页码: 39-46
作者:
程莞莞
;
赵芳芳
收藏
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浏览/下载:20/0
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提交时间:2024/07/24
PM2.5
最优插补
函数型聚类
防治区域
基于时空模型北京市PM2.5浓度影响因素研究
期刊论文
数理统计与管理, 2017, 期号: 2018-04, 页码: 571-586
作者:
梅波
;
田茂再
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浏览/下载:64/0
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提交时间:2021/03/24
PM2.5
污染气体
气象因素
交互效应
时空模型
Modeling PM2.5 forecast using a self-weighted ensemble GRU network: Method optimization and evaluation
期刊论文
ECOLOGICAL INDICATORS, 2023, 卷号: 156
作者:
Huang, Hengjun
;
Qian, Chonghui
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浏览/下载:21/0
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提交时间:2023/12/20
PM2.5 forecasting
Variational mode decomposition
Self-weighted ensemble loss function
Gated recurrent unit
Forecasting hourly PM2.5 based on deep temporal convolutional neural network and decomposition method
期刊论文
Applied Soft Computing, 2021, 卷号: 113
作者:
Jiang, Fuxin
;
Zhang, Chengyuan
;
Sun, Shaolong
;
Sun, Jingyun
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浏览/下载:71/0
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提交时间:2023/03/06
Acoustic noise measurement
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Complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise
Convolutional neural network
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Forecasting models
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PM2.5 concentration forecasting
Temporal convolutional