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融合空间和统计特征的CNN-GRU臭氧浓度预测模型研究

杨雨佳 肖庆来 陈健 曾松伟

南京大学学报：自然科学版2023，Vol.59Issue(2)：P.322-332,11.
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南京大学学报：自然科学版2023，Vol.59Issue(2)：P.322-332,11.DOI:10.13232/j.cnki.jnju.2023.02.015

融合空间和统计特征的CNN-GRU臭氧浓度预测模型研究

杨雨佳 1肖庆来 2陈健 3曾松伟4

作者信息

  • 1. 浙江农林大学数学与计算机科学学院,杭州311300
  • 2. 松阳县自然资源和规划局,丽水323400
  • 3. 浙江农林大学省部共建亚热带森林培育国家重点实验室,杭州311300 浙江农林大学林业与生物技术学院,杭州311300
  • 4. 浙江农林大学光机电工程学院,杭州311300
  • 折叠

摘要

关键词

臭氧浓度预测/卷积神经网络/门控循环单元/空间特征/统计域

分类

资源环境

引用本文复制引用

杨雨佳,肖庆来,陈健,曾松伟..融合空间和统计特征的CNN-GRU臭氧浓度预测模型研究[J].南京大学学报：自然科学版,2023,59(2):P.322-332,11.

基金项目

国家自然科学基金(41471442)。 （41471442）

南京大学学报：自然科学版

OA北大核心CSCDCSTPCD

0469-5097

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