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卷积2572021
5线程能源科学与环境工程进步国际讲习班(AESEE 2021) |
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文章号 | 03027 | |
页数 | 5 | |
段内 | 环境监控修理和污染控制 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202125703027 | |
在线发布 | 2021年5月12日 |
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25703027(2021)
空气污染预测方法使用长短期内存神经网络模型
东北大学人文法学院沈阳110169中国控制理科学院,平壤理科大学999093朝鲜民主主义人民共和国
a/电子邮件:jinzhengzhe922@163.com
为了建立空气污染对策,首先必须准确理解空气污染状态并预测污染状况的成因和变化趋势由于持续加强环境污染物排放规则,二氧化氮排放预测和管理正从工地得到大量关注。研究中提出了基于人工智能预测氮氧化物排放模型betway手机投注拟建模型包含从数据预处理到学习和评价模型等所有内容,并使用远程内存神经网络模型,即循环神经网络之一预测NOx释放时序特征优化LSTM模型显示93%以上NOx排放预测精度培训数据和评价数据betway手机投注研究中提议的模型预计将应用开发模型预测具有时间序列特征的各种空气污染物的排放
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