| 基于改進BCCSA和深層LSTM的空氣質(zhì)量預(yù)測方法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：480 K | |
| 標簽： 空氣質(zhì)量 季節(jié)調(diào)整 改進BCCSA | |
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| 文檔介紹：現(xiàn)有的空氣質(zhì)量預(yù)測方法很少考慮季節(jié)性因素，且預(yù)測的效果不佳，因此提出一種基于改進二元混沌烏鴉搜索算法(Binary Chaotic Crow Search Algorithm，BCCSA)和深層長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Long Short Term Memory，LSTM)的空氣質(zhì)量預(yù)測方法。首先提出季節(jié)調(diào)整的方法對收集的原始空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，以消除季節(jié)對預(yù)測的影響；然后提出改進BCCSA，對空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進行優(yōu)化處理；最后，將自注意力機制加入到深層LSTM中，對空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進行預(yù)測。實驗結(jié)果表明，該方法能有效地提高空氣質(zhì)量的預(yù)測精度。 | |
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