一种基于混合门限神经网络的PM2.5浓度值预测方法
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摘要
一种基于混合门限神经网络的PM2.5浓度值预测方法，包括如下步骤：步骤1、原始数据采集，原始数据包括PM2.5浓度值历史数据、PM2.5浓度值指标历史数据和气象历史数据；步骤2、通过更新门函数和重置门函数构建了模拟门限网络，对原始数据进行初步预测，得到了PM2.5模拟数据；步骤3、通过更新门函数、重置门函数和softmax函数构建了判别门限网络，对模拟数据的真实性进行了判别；步骤4、采用混合门限神经网络预测PM2.5浓度值。本发明有效地提高当前PM2.5浓度值的预测精度与训练速度，拓宽了神经网络预测的局限性，能够实现长时期的数据精准预测。
基本信息
专利标题 ：
一种基于混合门限神经网络的PM2.5浓度值预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109670646A
申请号 ：
CN201811568401.1
公开（公告）日 ：
2019-04-23
申请日 ：
2018-12-21
授权号 ：
CN109670646B
授权日 ：
2022-04-08
发明人 ：
付明磊丁子昂吴玲玲
申请人 ：
浙江工业大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下城区潮王路18号浙江工业大学
代理机构 ：
杭州斯可睿专利事务所有限公司
代理人 ：
王利强
优先权 ：
CN201811568401.1
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-04-08 ：
授权
2019-05-17 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20181221
申请日 : 20181221
2019-04-23 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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