基于混合聚类的PM2.5预测方法、预测模型训练方法
公开
摘要
本申请涉及空气污染预测的技术领域，尤其是涉及基于混合聚类的PM2.5预测方法、预测模型训练方法。该方法包括：对数据集的数据进行质量控制，并进行相关性分析，以确定聚类的特征，并设定聚类算法的簇数；将质量控制后的数据集的数据输入由聚类算法构建第一阶段模型、由XGBoost模型构建第二阶段模型，并集成第一阶段模型与第二阶段模型的最终模型，输出预测结果。本申请解决现有单一神经网络预测以及预测数据复杂导致的模型预测效果较差的技术问题。
基本信息
专利标题 ：
基于混合聚类的PM2.5预测方法、预测模型训练方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626593A
申请号 ：
CN202210207649.5
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-03-03
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
李志生金宇凯
申请人 ：
广东工业大学
申请人地址 ：
广东省广州市东风东路729号
代理机构 ：
广州三环专利商标代理有限公司
代理人 ：
吕金金
优先权 ：
CN202210207649.5
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06Q50/26 G06K9/62
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
2022-06-14 ：
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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