发明专利已授权

一种基于卷积-线性回归网络的雾霾浓度预测方法

📄 申请号：CN201711130556.2 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2017-11-15

公开号

CN107909084A

公开日

2018-04-13

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_46

IPC 分类号

G06K9_46 , G06K9_62 , G06F3_0481 , G06F3_0482 , G06F3_0484 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法图像识别环境监测技术

应用场景

大气污染防治, 环境监测, 智慧城市, 空气质量预警

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摘要

本发明公开了一种基于卷积-线性回归网络的雾霾浓度预测方法，首先将数据分为训练集，交叉验证集，且每部分的数据按时间顺序排列，将训练集的数据按照当时的雾霾平均浓度进行标记；然后对卷积-线性回归网络进行训练，将有标记的训练集数据进行输入对神经网络进行训练，卷积-线性回归神经网络的卷积层对数据进行特征提取，卷积层提取数据特征，池化层进行特征筛选，全连接层将图像变为一维向量，分类层根据训练好的参数对其进行分类，最后在线性回归层对数据进行线性拟合，再使用交叉验证集数据监测网络训练的准确度和进度，并对参数进行调整，对输出的线性回归拟合结果进行分析就可以实现对未来雾霾浓度等级的预测。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20210713

✅ 授权

20180508

?? 实质审查的生效：

20180413

📄 公开

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