期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于U-net神经网络模型的PM2.5逐小时浓度值预测模型
被引量：
10
1
作者
李燚航
翟卫欣
+3 位作者
颜寒祺
朱道也
童晓冲
程承旗
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期796-804,共9页
针对目前多数PM2.5预测模型泛化能力较差的问题,提出基于U-net神经网络模型的PM2.5逐小时浓度值预测模型。该模型通过引入历史风场数据,将离散的监测站点PM2.5浓度值插值为PM2.5网格图;然后将U-net神经网络作为预测模型,基于实验区域的1...
针对目前多数PM2.5预测模型泛化能力较差的问题,提出基于U-net神经网络模型的PM2.5逐小时浓度值预测模型。该模型通过引入历史风场数据,将离散的监测站点PM2.5浓度值插值为PM2.5网格图;然后将U-net神经网络作为预测模型,基于实验区域的10小时内的PM2.5网格图,预测下一时刻的PM2.5网格图。该模型可以利用历史不同时刻提取的PM2.5浓度值网格图,在预测区域内所有位置PM2.5浓度值的同时,还可以提升预测的准确性以及对PM2.5浓度值突变情况的适应性。实验结果表明,所提方法在PM2.5浓度值短时间突变情况下,预测精度比传统方法有10%左右的提升。
展开更多
关键词
PM2.5预测
突变
基于历史风速插值
网格图
神经网络
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于U-net神经网络模型的PM2.5逐小时浓度值预测模型
被引量：
10
1
作者
李燚航
翟卫欣
颜寒祺
朱道也
童晓冲
程承旗
机构
北京大学城市与环境学院
中国农业大学信息与电气工程学院
北京大学前沿交叉学科研究院
信息工程大学地理空间信息学院
北京大学工学院空天信息工程研究中心
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期796-804,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB0505300,2017YFB0503703)
广西科技重大专项项目(桂科AA18118025)
国防科技创新特区项目和中国博士后科学基金(2020M670024)资助。
文摘
针对目前多数PM2.5预测模型泛化能力较差的问题,提出基于U-net神经网络模型的PM2.5逐小时浓度值预测模型。该模型通过引入历史风场数据,将离散的监测站点PM2.5浓度值插值为PM2.5网格图;然后将U-net神经网络作为预测模型,基于实验区域的10小时内的PM2.5网格图,预测下一时刻的PM2.5网格图。该模型可以利用历史不同时刻提取的PM2.5浓度值网格图,在预测区域内所有位置PM2.5浓度值的同时,还可以提升预测的准确性以及对PM2.5浓度值突变情况的适应性。实验结果表明,所提方法在PM2.5浓度值短时间突变情况下,预测精度比传统方法有10%左右的提升。
关键词
PM2.5预测
突变
基于历史风速插值
网格图
神经网络
Keywords
PM2.5 prediction
abrupt scenarios
interpolation of historical wind speed
grid graph
neural network
分类号
X831 [环境科学与工程—环境工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于U-net神经网络模型的PM2.5逐小时浓度值预测模型
李燚航
翟卫欣
颜寒祺
朱道也
童晓冲
程承旗
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
