一种基于生成对抗网络的空气质量预测优化方法.pdf

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

2023-05-17 约9.13千字 10页立即下载

基于预测数据特征的空气质量预测方法.pptx 汇报人：;目录;目录;01;;国外在空气质量预测方面起步较早，已经形成了较为完善的预测体系和方法，包括数值模型、统计模型、机器学习等方法。;;02;;;;03;;;缺点;04;;;;05;;;;06;;;;07;基于预测数据特征的空气质量预测方法，通过充分挖掘历史数据中的信息，能够有效地提高空气质量预测的准确性和稳定性。;;感谢观看

2024-06-13 约小于1千字 31页立即下载

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

2024-08-01 约9.31万字 58页立即下载

一种空气质量预测SVM模型构建方法.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 113011455 A (43)申请公布日 2021.06.22 (21)申请号 202110140388.5 (22)申请日 2021.02.02 (71)申请人北京数汇通信息技术有限公司

2023-06-09 约1.31万字 10页立即下载

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

2023-06-08 约8.1千字 7页立即下载

一种基于时空融合图的空气质量预测方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114462572 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210052599.8 (22)申请日 2022.01.18 (71)申请人上海交通大学地址 200240

2023-05-05 约1.5万字 12页立即下载

空气质量监测：空气质量预测模型_10.空气质量预测模型的评估与优化.docx PAGE1 PAGE1 10.空气质量预测模型的评估与优化在构建空气质量预测模型的过程中，评估模型的性能并进行优化是至关重要的步骤。这一节将详细介绍如何评估模型的预测准确性，以及如何通过各种技术手段对模型进行优化，以提高其在实际应用中的表现。我们将使用Python语言和一些常用的机器学习库来演示具体的评估和优化方法。 10.1模型评估指标在评估模型性能时，我们通常会使用多种指标来综合判断模型的准确性、稳定性和泛化能力。以下是几种常用的模型评估指标： 10.1.1均方误差（MeanSquaredError,MSE）均方误差是最常用的回归模型评估指标之一，它计算的

2025-04-29 约1.48万字 25页立即下载

一种基于生成对抗网络的网络流量预测方法.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 112801411 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110222903.4 (22)申请日 2021.02.26 (71)申请人南京工业大学地址

2023-06-03 约2.66万字 27页立即下载

空气质量监测：城市空气质量优化_（5）.城市空气质量模型与预测.docx PAGE1 PAGE1 城市空气质量模型与预测 1.引言 空气质量监测和优化是城市环境保护的重要组成部分。随着城市化进程的加快，空气污染已成为全球许多城市面临的主要问题之一。准确的空气质量预测不仅有助于政府制定有效的环境保护政策，还可以帮助市民及时采取防护措施。本节将介绍城市空气质量模型与预测的基本原理，重点讨论如何利用人工智能技术进行空气质量的预测和优化。 2.空气质量模型概述 空气质量模型是用于模拟和预测大气中污染物浓度的数学模型。这些模型可以基于不同的科学原理和数学方法，例如物理模型、化学模型、统计模型等。物理模型通常基于流体力学和传质理论，化学模型则考虑大气中的化学

2025-04-27 约1.94万字 32页立即下载

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

2025-03-11 约11.64万字 65页立即下载

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 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

2025-04-04 约9.61万字 55页立即下载

空气质量监测：空气质量预测模型_5.时间序列分析与预测方法.docx PAGE1 PAGE1 5.时间序列分析与预测方法 时间序列分析是一种强大的统计分析方法，用于处理随时间变化的数据。在空气质量监测中，时间序列分析可以帮助我们预测未来某个时间点的空气质量指数（AQI），从而为决策者和公众提供及时的信息。本节将详细介绍时间序列分析的基本原理、常用方法以及如何使用人工智能技术进行空气质量预测。 5.1时间序列分析的基本原理时间序列数据是一系列按时间顺序排列的观测值。这些观测值可以是每小时、每天、每周等不同时间间隔的数据。时间序列分析的主要目标是通过过去的观测值来预测未来的值。时间序列数据通常包含以下四个组成部分：趋势（Trend）：长期的上

2025-04-28 约1.43万字 26页立即下载

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.

2025-05-03 约4.76万字 38页立即下载

一种面向国土空间规划的空气质量优化模拟方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114462316 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210123095.0 (22)申请日 2022.02.09 (71)申请人中南大学地址 410083 湖

2023-05-06 约1.77万字 14页立即下载

空气质量监测与预测模型优化-深度研究.pptx 空气质量监测与预测模型优化数据收集与预处理方法传统空气质量监测技术预测模型构建基础模型优化目标与策略机器学习方法在预测中的应用大数据分析技术整合实时监测系统设计与实现模型性能评估与验证ContentsPage目录页数据收集与预处理方法空气质量监测与预测模型优化数据收集与预处理方法1.传感器类型与性能：重点介绍气体传感器（如CO、SO2、NOx）、颗粒物传感器（如PM2.5、PM10）和气象传感器（如温度、湿度、气压）的技术特点和工作原理，探讨新型传感器在监测精度和响应速度上的改进。2.数据采集方法：详细描述传感器布置策略，包括布点密度、时空分辨率、数据传输方式，以及如何利用

2025-05-10 约8.21千字 35页立即下载