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摘 要:一种基于混合门限神经网络的PM2.5浓度值预测方法,包括如下步骤:步骤1、原始数据采集,原始数据包括PM2.5浓度值历史数据、PM2.5浓度值指标历史数据和气象历史数据;步骤2、通过更新门函数和重置门函数构建了模拟门限网络,对原始数据进行初步预测,得到了PM2.5模拟数据;步骤3、通过更新门函数、重置门函数和softmax函数构建了判别门限网络,对模拟数据的真实性进行了判别;步骤4、采用混合门限神经网络预测PM2.5浓度值。本发明有效地提高当前PM2.5浓度值的预测精度与训练速度,拓宽了神经网络预测的局限性,能够实现长时期的数据精准预测。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811568401.1 | 专利名称: | 一种基于混合门限神经网络的PM2.5浓度值预测方法 |
申请日: | 2018-12-21 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区潮王路18号浙江工业大学 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 网络 网络传输 门 pm2 P 港口搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |