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基于时空优化深度神经网络的AQI等级预测
基于时空优化深度神经网络的AQI等级预测
作者:
胡勇
董婷
赵俭辉
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
AQI等级
预测
堆栈降噪自编码
优化
摘要:
针对现有空气质量预测方法精度偏低、对噪声敏感等问题,提出一种基于堆栈降噪自编码(Stacked Denoising Auto-Encoders,SDAE)模型的空气质量等级预测方法.首先以武汉市历史空气质量和气象监测数据为研究对象,建立SDAE模型逐层学习原始数据的特征表达,并将最后一层特征与分类器连接完成预测模型的调优.同时改进多参数网格搜索法,选取了最优的超参数组合.然后在测试集上进行预测,并用预测值与实际值之间的平均绝对误差和均方误差等指标作为预测性能评价标准.通过与其他网络模型的实验对比,证明了SDAE模型对于空气质量等级具有较优的预测性能.最后从时间、空间、时空三个角度对该模型输入进行优化,实验结果表明基于空间优化的SDAE模型预测性能提升最为明显,能够得到比传统方法更加精确的预测结果.
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深度神经网络
深度递归神经网络
改进粒子群优化算法
短期负荷预测
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内容分析
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文献信息
篇名
基于时空优化深度神经网络的AQI等级预测
来源期刊
计算机工程与应用
学科
工学
关键词
AQI等级
预测
堆栈降噪自编码
优化
年,卷(期)
2017,(21)
所属期刊栏目
热点与综述
研究方向
页码范围
17-23,41
页数
8页
分类号
TP391
字数
6278字
语种
中文
DOI
10.3778/j.issn.1002-8331.1705-0420
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
胡勇
武汉大学资源与环境科学学院
39
148
6.0
10.0
2
董婷
武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室
19
169
7.0
13.0
3
赵俭辉
武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室
15
102
5.0
10.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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(126)
参考文献
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引证文献
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(48)
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1969(1)
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二级引证文献(12)
研究主题发展历程
节点文献
AQI等级
预测
堆栈降噪自编码
优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-8331
CN:
11-2127/TP
开本:
大16开
出版地:
北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-605
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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