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基于最优城市匹配神经网络模型的PM2.5插值方法

周佩 杨凡 韦骏

北京大学学报(自然科学版)2023,Vol.59Issue(5):793-800,8.
北京大学学报(自然科学版)2023,Vol.59Issue(5):793-800,8.DOI:10.13209/j.0479-8023.2023.051

基于最优城市匹配神经网络模型的PM2.5插值方法

A PM2.5 Interpolation Method Based on Neural Network for Optimum City Matching

周佩 1杨凡 2韦骏3

作者信息

  • 1. 中山大学大气科学学院,珠海 519082
  • 2. 国家海洋局珠海海洋环境监测中心站,珠海 519015
  • 3. 中山大学大气科学学院,珠海 519082||南方海洋科学与 工程广东省实验室(珠海),珠海 519082
  • 折叠

摘要

关键词

PM2.5/自组织映射(SOM)/门控循环单元(GRU)/插值模型

Key words

PM2.5/self-organizing map (SOM)/gated recurrent unit (GRU)/interpolation model

引用本文复制引用

周佩,杨凡,韦骏..基于最优城市匹配神经网络模型的PM2.5插值方法[J].北京大学学报(自然科学版),2023,59(5):793-800,8.

基金项目

广东省重点领域研发计划(2020B1111020003)和国家自然科学基金(41976007)资助 (2020B1111020003)

北京大学学报(自然科学版)

OACSTPCD

0479-8023

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