一种基于聚类的集成神经网络PM2.5预测方法
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摘要
本发明涉及一种基于聚类的集成神经网络PM2.5预测方法，包括以下步骤：S1）获取历史PM2.5数据和气象数据，进行数据预处理后，得到数据集；S2）使用皮尔逊相关系数分析PM2.5与包括气象数据和时间戳的辅助数据的相关性，以利用提取的特征提高聚类性能，以及训练集成神经网络；S3）建立基于风向的聚类方法，以考虑风向对PM2.5的影响，提高预测的精度；S4）建立集神经网络、递归神经网络和长短时间记忆网络于一体的集成神经网络模型来预测PM2.5浓度，以减小单一模型的过拟合问题；S5）以过去一段时间的数据为输入，输入集成神经网络，分析和预测未来的PM2.5数据。该方法有利于提高预测精度，减少计算时间。
基本信息
专利标题 ：
一种基于聚类的集成神经网络PM2.5预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111340292A
申请号 ：
CN202010120838.X
公开（公告）日 ：
2020-06-26
申请日 ：
2020-02-26
授权号 ：
CN111340292B
授权日 ：
2022-05-10
发明人 ：
郭文忠郭灿阳刘耿耿黄兴陈国龙
申请人 ：
福州大学
申请人地址 ：
福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学
代理机构 ：
福州元创专利商标代理有限公司
代理人 ：
丘鸿超
优先权 ：
CN202010120838.X
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06Q50/26
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
2022-05-10 ：
授权
2020-07-21 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20200226
申请日 : 20200226
2020-06-26 ：
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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1、
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