本文主要研究内容
作者赵明艳（2019）在《基于卷积神经网络的空气质量预测》一文中研究指出：针对多种因素对空气质量影响的复杂性、非线性等特点,采用卷积神经网络模型和多元线性回归对某市的空气质量进行短期预测,考虑到历史数据对某时刻空气质量的影响,选择过去一段时间6中污染物浓度作为特征因子,输入并训练模型,优化网络中的各项参数,测试结果表明:这两种方法的预测结果与实际的空气质量指数变化趋势一致,且预测的时间越短,预测效果越好,其中卷积神经网络提取了数据的非线性特征,预测效果好于多元线性回归,更适合用于短期的空气质量预测。
Abstract
zhen dui duo chong yin su dui kong qi zhi liang ying xiang de fu za xing 、fei xian xing deng te dian ,cai yong juan ji shen jing wang lao mo xing he duo yuan xian xing hui gui dui mou shi de kong qi zhi liang jin hang duan ji yu ce ,kao lv dao li shi shu ju dui mou shi ke kong qi zhi liang de ying xiang ,shua ze guo qu yi duan shi jian 6zhong wu ran wu nong du zuo wei te zheng yin zi ,shu ru bing xun lian mo xing ,you hua wang lao zhong de ge xiang can shu ,ce shi jie guo biao ming :zhe liang chong fang fa de yu ce jie guo yu shi ji de kong qi zhi liang zhi shu bian hua qu shi yi zhi ,ju yu ce de shi jian yue duan ,yu ce xiao guo yue hao ,ji zhong juan ji shen jing wang lao di qu le shu ju de fei xian xing te zheng ,yu ce xiao guo hao yu duo yuan xian xing hui gui ,geng kuo ge yong yu duan ji de kong qi zhi liang yu ce 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自科学技术创新的赵明艳，发表于刊物科学技术创新2019年09期论文，是一篇关于卷积神经网络论文,反向传播算法论文,多元线性回归论文,空气质量预测论文,科学技术创新2019年09期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自科学技术创新2019年09期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：卷积神经网络论文; 反向传播算法论文; 多元线性回归论文; 空气质量预测论文; 科学技术创新2019年09期论文;