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融合空间和统计特征的CNN-GRU臭氧浓度预测模型研究被引量：10: 1; 作者杨雨佳肖庆来 +1 位作者陈健曾松伟《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期322-332,共11页; 近年来,空气污染问题备受关注,近地面臭氧逐渐成为我国部分城市的首要污染物,因此对臭氧浓度的精准预测尤为重要.为了进一步提高臭氧浓度预测的精度,提出一种融合空间特征和统计特征的卷积神经网络和门控循环单元(Convolutional Neural ... 展开更多; 关键词臭氧浓度预测卷积神经网络门控循环单元空间特征统计域; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于区间二型模糊神经网络的臭氧浓度预测被引量：2: 2; 作者赵晓东徐浩然 +1 位作者郭志萍任改莎《计算机应用与软件》北大核心 2022年第6期329-335,共7页; 针对传统的大气臭氧浓度预测存在预测精度低、计算效率低等问题,将模糊聚类与神经网络相结合,提出一种使用区间二型模糊神经网络进行臭氧浓度预测的方法。用模糊C均值的方法筛选出适应性最高的有效规则,并进行区间二型模糊神经网络的结... 展开更多; 关键词臭氧浓度预测区间二型模糊神经网络模糊神经网络 LM算法模糊C均值; 在线阅读下载PDF 职称材料

时间序列模型预测大气臭氧浓度被引量：6: 3; 作者王一龙董韶妮 +1 位作者孙丽萍王上《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第2期178-183,共6页; 为了给大气污染防治预警预报提供参考,利用时间序列模型对大气臭氧浓度进行预测;以2020年1月1日至2020年12月31日期间366个烟台市区大气臭氧日均质量浓度作为研究数据,建立自回归移动平均模型,引入广义自回归条件异方差模型消除时间序... 展开更多; 关键词臭氧浓度预测时间序列模型自回归移动平均模型广义自回归条件异方差模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习与时空信息集成的O_(3)预测研究被引量：1: 4; 作者王释一孙一鸣 +5 位作者吕钰宁谢栋顾浩南施耀曹晓勇何奕《中国沼气》 CAS 2024年第5期47-56,共10页; 高浓度臭氧会产生很多危害,精准预测臭氧浓度可为相关部门提供有效预警。基于深度学习和时空信息集成的方法,开发了一种新的集成模型,包括深度学习模块、气象与时空信息耦合预测模块与集成模块,对杭州市滨江站点的臭氧浓度进行了预测。... 展开更多; 关键词臭氧浓度预测深度学习集成学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合空间和统计特征的CNN-GRU臭氧浓度预测模型研究被引量：10: 1; 作者杨雨佳肖庆来陈健曾松伟; 机构浙江农林大学数学与计算机科学学院松阳县自然资源和规划局浙江农林大学省部共建亚热带森林培育国家重点实验室浙江农林大学林业与生物技术学院浙江农林大学光机电工程学院; 出处《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期322-332,共11页; 基金国家自然科学基金(41471442)。; 文摘近年来,空气污染问题备受关注,近地面臭氧逐渐成为我国部分城市的首要污染物,因此对臭氧浓度的精准预测尤为重要.为了进一步提高臭氧浓度预测的精度,提出一种融合空间特征和统计特征的卷积神经网络和门控循环单元(Convolutional Neural Networks and Gate Recurrent Unit,CNN-GRU)臭氧浓度组合预测模型.首先,通过对时空因素以及其他大气污染物与臭氧浓度进行相关性分析,利用基于统计域的方法和克里金插值法对臭氧浓度时序数据进行预处理来提取臭氧浓度数据的时空特征,采用并联杂交CNN和GRU结构的组合预测模型得到最终的臭氧浓度预测结果.实验结果表明,CNN-GRU组合预测模型预测未来一小时的臭氧浓度可决系数、均方根误差和均方误差的值分别为0.9598,11.9508和8.2753,未来两小时的臭氧浓度可决系数、均方根误差和均方误差的值分别为0.8985,18.5373和13.0045,优于独立的CNN、长短期记忆(LongShortTermMemory,LSTM)网络、GRU、卷积-长短期记忆网络(Convolutional LSTM Network,ConvLSTM)、CNN-LSTM和CNN-GRU预测模型,这是由于CNN-GRU组合预测模型融合了空间和统计特征,可以多角度提取特征并采用并联杂交的网络结构,所以预测精度较高,且具备较好的鲁棒性.; 关键词臭氧浓度预测卷积神经网络门控循环单元空间特征统计域; Keywords ozone concentration prediction Convolutional Neural Network Gated Recurrent Unit spatial feature statistical domain; 分类号 X51 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于区间二型模糊神经网络的臭氧浓度预测被引量：2: 2; 作者赵晓东徐浩然郭志萍任改莎; 机构河北科技大学信息化建设与管理中心河北科技大学信息科学与工程学院石家庄市鹿泉区气象局; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2022年第6期329-335,共7页; 基金河北省科技支撑计划项目(19273703D)。; 文摘针对传统的大气臭氧浓度预测存在预测精度低、计算效率低等问题,将模糊聚类与神经网络相结合,提出一种使用区间二型模糊神经网络进行臭氧浓度预测的方法。用模糊C均值的方法筛选出适应性最高的有效规则,并进行区间二型模糊神经网络的结构设计;使用LM算法(Levenberg-Marquardt)进行模糊神经网络的参数及权重调整。使用2018年石家庄气象臭氧数据集验证系统进行验证,并与使用梯度下降算法(Gradient Descent)的模糊神经网络系统进行比较,结果表明,该方法可以更好地预测臭氧浓度,采用LM算法比采用GD算法可获得更好的预测性能。; 关键词臭氧浓度预测区间二型模糊神经网络模糊神经网络 LM算法模糊C均值; Keywords Ozone concentration prediction Interval type Ⅱ fuzzy neural network Fuzzy neural network LM algorithm Fuzzy C-mean; 分类号 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

题名时间序列模型预测大气臭氧浓度被引量：6: 3; 作者王一龙董韶妮孙丽萍王上; 机构烟台市芝罘环境监控中心烟台市环境监控中心烟台大学土木工程学院; 出处《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第2期178-183,共6页; 基金国家自然科学基金项目(52008362) 山东省自然科学基金项目(ZR2019PD003)。; 文摘为了给大气污染防治预警预报提供参考,利用时间序列模型对大气臭氧浓度进行预测;以2020年1月1日至2020年12月31日期间366个烟台市区大气臭氧日均质量浓度作为研究数据,建立自回归移动平均模型,引入广义自回归条件异方差模型消除时间序列自回归条件异方差效应,最终构建自回归移动平均-广义自回归条件异方差时间序列模型,并对2021年1月烟台市区的大气臭氧日均浓度进行预测。结果表明,所构建的时间序列模型对大气臭氧浓度的短期预测值与实测值基本一致,但随着预测期数的增加,预测值与实测值的相对误差逐渐增大。; 关键词臭氧浓度预测时间序列模型自回归移动平均模型广义自回归条件异方差模型; Keywords ozone concentration prediction time series model autoregressive moving average model generalized autoregressive conditional heteroskedasticity model; 分类号 X803.3 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习与时空信息集成的O_(3)预测研究被引量：1: 4; 作者王释一孙一鸣吕钰宁谢栋顾浩南施耀曹晓勇何奕; 机构浙江大学化学工程与生物工程学院航天凯天环保科技股份有限公司浙江大学衢州研究院; 出处《中国沼气》 CAS 2024年第5期47-56,共10页; 基金国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项项目(2022YFE0106100)。; 文摘高浓度臭氧会产生很多危害,精准预测臭氧浓度可为相关部门提供有效预警。基于深度学习和时空信息集成的方法,开发了一种新的集成模型,包括深度学习模块、气象与时空信息耦合预测模块与集成模块,对杭州市滨江站点的臭氧浓度进行了预测。结果显示:该模型在24 h预测中平均绝对误差(MAE)为19.35μg·m^(-3),显著优于其他模型;该模型在不同程度的臭氧污染条件下均能较好地预测臭氧变化趋势,对于高浓度臭氧的峰值捕捉能力也最为显著;模型在不同季节均表现出较好的预测性能,在秋季表现最佳;模型的臭氧空气质量分指数(IAQI)预测准确率在24 h内表现最佳,准确率为0.81,其中在前3个h可达0.9以上,可以为臭氧污染治理提供科学支撑。; 关键词臭氧浓度预测深度学习集成学习; Keywords O_(3)concentration prediction deep learning ensemble learning; 分类号 X511 [环境科学与工程—环境工程]; 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	融合空间和统计特征的CNN-GRU臭氧浓度预测模型研究	杨雨佳肖庆来陈健曾松伟	《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2023	10	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于区间二型模糊神经网络的臭氧浓度预测	赵晓东徐浩然郭志萍任改莎	《计算机应用与软件》北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	时间序列模型预测大气臭氧浓度	王一龙董韶妮孙丽萍王上	《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2023	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度学习与时空信息集成的O_(3)预测研究	王释一孙一鸣吕钰宁谢栋顾浩南施耀曹晓勇何奕	《中国沼气》 CAS	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料