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基于时空相关性的LSTM算法及PM2.5浓度预测应用

赵彦明

计算机应用与软件2021,Vol.38Issue(6):249-255,323,8.
计算机应用与软件2021,Vol.38Issue(6):249-255,323,8.DOI:10.3969/j.issn.1000-386x.2021.06.040

基于时空相关性的LSTM算法及PM2.5浓度预测应用

LSTM ALGORITHM BASED ON SPATIO-TEMPORAL CORRELATION AND ITS APPLICATION OF PM2. 5 CONCENTRATION PREDICTION

赵彦明1

作者信息

  • 1. 河北民族师范学院数学与计算机科学学院 河北 承德067000
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摘要

关键词

长短时记忆网络/空气污染物浓度预测/循环神经网络/时空相关性/PM2.5

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

赵彦明..基于时空相关性的LSTM算法及PM2.5浓度预测应用[J].计算机应用与软件,2021,38(6):249-255,323,8.

基金项目

河北省社科基金项目(HB18TJ004). (HB18TJ004)

计算机应用与软件

OA北大核心CSTPCD

1000-386X

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