基于时空深度神经网络的细粒度空气质量预测方法研究.pdf
文本预览下载声明
摘要
摘要
随着空气污染与居民健康间的关联得到明确证实，城市空气污染防治由粗放
式管理转变为精细化管理，空气污染防治精细化、网格化、智慧化管理对城市空气
污染预测提出了新的要求。以往基于稀疏站点的研究由于缺乏细粒度的监测数据，
其预测结果难以满足精细化管理的要求。同时，对污染物间复杂时空相关特征提取
和多污染物预测模型资源消耗等问题
显示全部
文档详情
相似文档
-
基于可解释性图神经网络的细粒度漏洞检测方法研究.pdf
摘要
在现代软件开发生命周期中，在早期阶段及时识别和修复漏洞能够防止潜在的安全
威胁和经济损失，这使得漏洞检测的重要性日益凸显。传统的漏洞检测方法虽然在一定
程度上有效，但往往因缺乏深度理解代码的能力而受限。随着深度学习技术的发展，基
于图神经网络（GraphNeuralNetwork，GNN）的漏洞检测方法为识别源代码中的漏洞
提供了新的视角。然而，深度学习方法的“黑盒”特性使得模型的决策过程和结果缺乏
透明度和可信度，这对于开发人员来说是一个不小的挑战，因为他们往往需要理解漏洞
的具体信息和上
-
一种基于自适应动态图神经网络的空气质量预测方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114881358 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210625446.8
(22)申请日 2022.06.02
(71)申请人 北京师范大学
地址 100875
-
基于ARMABP神经网络融合模型的城市空气质量精准预测研究.docx
基于ARMA-BP神经网络融合模型的城市空气质量精准预测研究
一、引言
1.1研究背景与意义
随着城市化和工业化进程的快速推进，城市空气质量问题日益严峻，成为全球关注的焦点。空气污染不仅对自然生态环境造成严重破坏，如导致酸雨、土壤酸化、植被受损等，更对人类的身体健康构成巨大威胁。长期暴露在污染空气中，人们患呼吸系统疾病（如哮喘、支气管炎、肺癌等）、心血管疾病（如冠心病、高血压等）以及免疫系统疾病的风险显著增加。据世界卫生组织（WHO）报告，全球每年约有700万人因空气污染过早死亡，城市地区尤为严重。例如，2013年中国多地出现长时间、大范围的雾霾天气，其中京津冀地区最为严重，PM2.
-
基于深度卷积神经网络的多任务细粒度车型识别.pptx
基于深度卷积神经网络的多任务细粒度车型识别汇报人：2024-01-07
contents目录引言深度卷积神经网络基础基于深度卷积神经网络的多任务细粒度车型识别方法实验与结果分析结论与展望
01引言
车型识别在智能交通、自动驾驶等领域具有重要应用价值，能够为车辆跟踪、交通管制等提供基础数据支撑。传统的车型识别方法主要基于图像处理和特征提取技术，但随着车辆种类的不断增加和外观的多样化，这些方法难以满足细粒度车型识别的需求。深度学习技术的发展为细粒度车型识别提供了新的解决方案，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测等领域取得了显著成果。研究背景与意义
输入标关工作早期车型识别研究主要基于特
-
基于卷积神经网络的细粒度区域分类方法及系统.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114462505 A
(43)申请公布日 2022.05.10
(21)申请号 202210016223.1
(22)申请日 2022.01.07
(71)申请人 广东技术师范大学
地址 51066
-
空气质量监测：空气质量预测模型_7.深度学习与神经网络预测模型.docx
PAGE1
PAGE1
7.深度学习与神经网络预测模型
7.1深度学习概述
深度学习（DeepLearning）是一种基于神经网络的机器学习方法，通过构建多层神经网络模型，模拟人脑的决策过程，从而实现对复杂数据的高效处理和精准预测。在空气质量监测领域，深度学习模型可以用于预测空气污染物的浓度变化，帮助环保部门及时采取措施，减少空气污染对人类健康的影响。
7.2神经网络基础
神经网络（NeuralNetwork）是一种受生物神经系统启发的计算模型，由大量的节点（神经元）和连接（突触）组成。这些节点和连接通过权重和激活函数进行计算，从而实现输入数据到输出数据的非线性映射。
-
一种基于卷积神经网络算法的隧道空气质量监测方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113009074 A
(43)申请公布日
2021.06.22
(21)申请号 20191
-
基于多层注意力神经网络的空气质量精准推断模型研究.docx
基于多层注意力神经网络的空气质量精准推断模型研究
一、引言
1.1研究背景与意义
空气质量与人类生活和生态环境紧密相连，对人类的生存与发展起着举足轻重的作用。清洁的空气是人类健康生活的基础，而受到污染的空气则会给人体健康带来诸多严重威胁。长期暴露于污染空气中，人们患呼吸道疾病、心血管疾病以及癌症等的风险显著增加。例如，世界卫生组织（WHO）的相关报告指出，每年全球约有数百万人因空气污染过早死亡，其中细颗粒物（PM2.5）等污染物是重要的致病因素。在生态环境方面，空气质量恶化会导致酸雨增多，损害森林、湖泊和土壤，影响动植物的生存与繁衍，破坏生态平衡。此外，空气质量还会对气候变化产生影响，如温室
-
一种基于卷积神经网络和细粒度模型的水电机组轴心轨迹故障识别方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112819759 A
(43)申请公布日 2021.05.18
(21)申请号 202110077030.2 G06N 3/08 (2006.01)
-
基于群智能算法优化神经网络的两种空气质量指数预测模型.pdf
摘要
空气好坏对于生物体的健康状态和生态系统的稳健运行具有至关重要的影响。
清新的空气环境不仅有助于减少呼吸道疾病，还与全球气候变化紧密相关，因此，
保护和改善空气环境是多方面的需要。其中，空气质量指数（AirQualityIndex，AQI）
预测尤为关键。准确的AQI预测能够促进城镇规划建设，推广清洁能源的使用，并
引导社会向绿色发展转型。尽管近年来对AQI预测的研究有所发展，但单一预测模
型存在参数设定不精确和结果偶然性大的问题。深度学习算法要求高性能计算并且
耗时较长。相比之下，采
-
bp神经网络预测空气质量指数大学毕业设计.doc
摘 要 空气质量指数的大小可以用来反应空气质量的好坏，而空气质量指数主要受PM2.5，PM10,一氧化碳，二氧化氮及二氧化硫等多种污染物的浓度影响，使得空气质量指数问题具有很大的不确定性和一定的复杂性。神经网络作为一种描述和刻画非线性的强有力工具，具有较强的自学习、自组织、自适应能力等特点，特别适合于对具有多因素性、不确定性、随机性、非线性和随时间变化特性的对象进行研究。本文基于神经网络BP算法和RBF算法，利用MATLAB神经网络工具箱建立空气质量指数模型并对空气质量指数进行预测。计算结果表明BP和RBF模型应用于大气污染预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力，它为信息社会的城市空气污染预
-
毕业论文___bp神经网络预测空气质量指数设计.doc
摘 要
空气质量指数的大小可以用来反应空气质量的好坏，而空气质量指数主要受PM2.5，PM10,一氧化碳，二氧化氮及二氧化硫等多种污染物的浓度影响，使得空气质量指数问题具有很大的不确定性和一定的复杂性。神经网络作为一种描述和刻画非线性的强有力工具，具有较强的自学习、自组织、自适应能力等特点，特别适合于对具有多因素性、不确定性、随机性、非线性和随时间变化特性的对象进行研究。本文基于神经网络BP算法和RBF算法，利用MATLAB神经网络工具箱建立空气质量指数模型并对空气质量指数进行预测。计算结果表明BP和RBF模型应用于大气污染预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力，它为信息
-
学士学位论文___bp神经网络预测空气质量指数.doc
摘 要
空气质量指数的大小可以用来反应空气质量的好坏，而空气质量指数主要受PM2.5，PM10,一氧化碳，二氧化氮及二氧化硫等多种污染物的浓度影响，使得空气质量指数问题具有很大的不确定性和一定的复杂性。神经网络作为一种描述和刻画非线性的强有力工具，具有较强的自学习、自组织、自适应能力等特点，特别适合于对具有多因素性、不确定性、随机性、非线性和随时间变化特性的对象进行研究。本文基于神经网络BP算法和RBF算法，利用MATLAB神经网络工具箱建立空气质量指数模型并对空气质量指数进行预测。计算结果表明BP和RBF模型应用于大气污染预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力，它为信息
-
《基于神经网络的空气质量检测》-毕业论文.doc
本科生毕业论文（设计）
题 目
基于神经网络的空气质量检测
姓 名
臧鹏娟 学号 0511601073
院 系
电气信息与自动化学院
专 业
自动化
指导教师
史丽红 职称 讲师
-
基于时空网络的城市空气质量面域预测方法研究.pdf
摘要
摘要
城市空气污染是关乎民众身体健康的社会热点问题，随着空气污染精细化管
理措施的不断推进，现需要从整个城市范围的细粒度网格区域上实现对污染源的
及时发现、追溯和预测分析。然而，现有研究主要仅对单个或多个独立的稀疏性地
点进行空气质量预测，缺乏面向城市面域的细粒度预测分析，并且没有充分考虑区
域间空气质量的空间相关性，因此难以满足当下城市空气污染精细化管理与公众
生活服务的需求。针对现有研究存在的问题与局限性，本文基