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基于RNN-CNN集成深度学习模型的PM 2.5小时浓度预测

黄婕 张丰 杜震洪 刘仁义 曹晓裴

浙江大学学报(理学版)2019,Vol.46Issue(3):370-379,10.
浙江大学学报(理学版)2019,Vol.46Issue(3):370-379,10.DOI:10.3785/j.issn.1008-9497.2019.03.016

基于RNN-CNN集成深度学习模型的PM 2.5小时浓度预测

Hourly concentration prediction of PM2.5 based on RNN-CNN ensemble deep learning model

黄婕 1张丰 2杜震洪 1刘仁义 2曹晓裴1

作者信息

  • 1. 浙江大学 浙江省资源与环境信息系统重点实验室,浙江 杭州 310028
  • 2. 浙江大学 地理信息科学研究所,浙江 杭州 310027
  • 折叠

摘要

关键词

PM2.5小时浓度预测/RNN/CNN/深度学习/集成学习

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

黄婕,张丰,杜震洪,刘仁义,曹晓裴..基于RNN-CNN集成深度学习模型的PM 2.5小时浓度预测[J].浙江大学学报(理学版),2019,46(3):370-379,10.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(41671391,41471313) (41671391,41471313)

国家海洋公益性行业科研专项经费资助项目(201505003). (201505003)

浙江大学学报(理学版)

OA北大核心CSCDCSTPCD

1008-9497

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