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基于自注意力机制的PM_(2.5)长时间尺度预测
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作者 何宇涵 《长江信息通信》 2024年第10期72-75,共4页
近些年基于机器学习的PM_(2.5)预测逐渐成为主流,具有较强的非线性建模能力和提高预测精度的优势。然而,时间跨度较大的PM_(2.5)浓度变化预测仍然面临挑战。文章构建了多种自注意力机制的模型,将PM_(2.5)浓度的逐日预测提升到了14天的尺... 近些年基于机器学习的PM_(2.5)预测逐渐成为主流,具有较强的非线性建模能力和提高预测精度的优势。然而,时间跨度较大的PM_(2.5)浓度变化预测仍然面临挑战。文章构建了多种自注意力机制的模型,将PM_(2.5)浓度的逐日预测提升到了14天的尺度,提升了以日为单位的PM_(2.5)预测精度。并对Informer、Autoformer、FEDformer和TCN模型在以日为单位的长时间尺度预测进行了对比分析,提高了PM_(2.5)预测模型的准确性和可靠性。文章共构建了3,7,14天三个时间尺度,在各个时间尺度上,Autoformer模型性能表现都是最好的。相较于TCN模型,Autoformer在预测未来3天的时间尺度上,RMSE优化了43.36%,MAE优化了42.70%。在7天的时间尺度上,RMSE优化了39.07%,MAE优化了8.98%、在14天的时间尺度上,RMSE优化了39.07%,MAE优化了8.98%。有效提升了PM_(2.5)在长时间序列预测上的精度。 展开更多
关键词 PM_(2.5) 长时间序列预测 自注意力机制 Autoformer TCN
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基于STL-分解与LSTM-RF组合模型的PM_(2.5)浓度预测
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作者 何宇涵 《长江信息通信》 2024年第10期38-42,共5页
细微颗粒(PM_(2.5))与大气环境、人体健康息息相关。为了能及时、准确的估算出PM_(2.5)浓度及污染等级,本研究分别构建了STL-LSTM-RF的PM_(2.5)浓度预测模型,实验区域选择上海市,选取2021年逐小时PM_(2.5)浓度数据、其余空气污染物数据... 细微颗粒(PM_(2.5))与大气环境、人体健康息息相关。为了能及时、准确的估算出PM_(2.5)浓度及污染等级,本研究分别构建了STL-LSTM-RF的PM_(2.5)浓度预测模型,实验区域选择上海市,选取2021年逐小时PM_(2.5)浓度数据、其余空气污染物数据,和欧洲中期天气预报中心3km*3km再分析数据开展PM_(2.5)1-6H的预测实验。结果表明STL-LSTM-RF模型相比LSTM拟合效果在各个时间尺度上均有提升,在1-6小时内的预测上成绩良好,同时捕捉突变数据的技术也有提高。由于数据滞后值的增加,LSTM的预报效能有明显减弱的倾向,而STL-LSTM-RF模拟效能降低的水平则要明显小于LSTM模拟。综上所述,STL-LSTM-RF模拟可以做到更有效、精确的预报PM_(2.5)浓度,也可以为民众生活出行、企业生产生活、政府部门决策等领域提供技术依据,因此具备了很大的使用价值。 展开更多
关键词 PM_(2.5) LSTM RF STL
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网球拍吸汗带分子结构研究 被引量:41
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作者 孟露 孙皓 +5 位作者 秦佳慧 黄靖 贾涵 何宇涵 吴子腾 于宏伟 《纺织科学与工程学报》 2022年第1期22-28,共7页
采用中红外(MIR)光谱开展了网球拍吸汗带分子结构研究。实验发现3种网球拍吸汗带分子的中红外吸收模式主要包括:ν_(asCH3)、ν_(asCH2)、ν_(sCH3)、ν_(sCH2)、ν_(C=O)和ν_(C=C)。研究发现3种品牌网球拍吸汗带主要化学结构相同,均... 采用中红外(MIR)光谱开展了网球拍吸汗带分子结构研究。实验发现3种网球拍吸汗带分子的中红外吸收模式主要包括:ν_(asCH3)、ν_(asCH2)、ν_(sCH3)、ν_(sCH2)、ν_(C=O)和ν_(C=C)。研究发现3种品牌网球拍吸汗带主要化学结构相同,均为聚氨酯。本项研究拓展了MIR光谱在体育纺织品领域的研究范围,具有重要的应用研究价值。 展开更多
关键词 网球拍吸汗带 MIR 光谱 结构 聚氨酯
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丙纶分子二维中红外光谱研究 被引量:39
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作者 秦佳慧 张美环 +5 位作者 李泽腾 刘荣 赵毅哲 何宇涵 李佳欣 于宏伟 《纺织科学与工程学报》 2022年第1期51-58,共8页
采用中红外(MIR)光谱开展了丙纶分子结构研究。研究发现:丙纶分子的红外吸收模式主要包括:ν_(asCH2-丙纶)、ν_(sCH3-丙纶)、δ_(asCH3-丙纶)、δ_(sCH3-丙纶)和ρ_(CH2-丙纶)。采用二维中红外(2D-MIR)光谱进一步开展了丙纶分子的热稳... 采用中红外(MIR)光谱开展了丙纶分子结构研究。研究发现:丙纶分子的红外吸收模式主要包括:ν_(asCH2-丙纶)、ν_(sCH3-丙纶)、δ_(asCH3-丙纶)、δ_(sCH3-丙纶)和ρ_(CH2-丙纶)。采用二维中红外(2D-MIR)光谱进一步开展了丙纶分子的热稳定性研究。研究发现:第1频率区间,丙纶分子吸收峰变化快慢顺序为:2924 cm^(-1)(ν_(asCH2-1-丙纶-二维))>2950 cm^(-1)(νasCH3-丙纶-二维)>2915 cm^(-1)(ν_(asCH2-2-丙纶-二维));第2频率区间,丙纶分子吸收峰变化快慢顺序为:2870 cm^(-1)(ν_(sCH3-2-丙纶-二维))>2876 cm^(-1)(ν_(sCH3-1-丙纶-二维))>2840 cm^(-1)(ν_(sCH2-2-丙纶-二维))>2850 cm^(-1)(ν_(sCH2-1-丙纶-二维));第3频率区间,丙纶分子吸收峰变化快慢顺序为:1456 cm^(-1)(δ_(asCH3-1-丙纶-二维))>1450 cm^(-1)(δ_(asCH3-2-丙纶-二维))>1464 cm^(-1)(δ_(CH2-丙纶-二维));第4频率区间,丙纶分子吸收峰变化快慢顺序为:1380 cm^(-1)(δ_(sCH3-1-丙纶-二维))>1376 cm^(-1)(δ_(sCH3-2-丙纶-二维));第5频率区间,丙纶分子吸收峰变化快慢顺序为:720 cm^(-1)(ρ_(CH2-3-丙纶-二维))>730 cm^(-1)(ρ_(CH2-1-丙纶-二维))>725 cm^(-1)(ρ_(CH2-2-丙纶-二维))。研究拓展了2D-MIR光谱在重要的纺织材料(丙纶)结构及热稳定性的研究范围。 展开更多
关键词 中红外光谱 二维中红外光谱 丙纶 结构 热稳定性
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