| 专利名称 | 一种基于LSTM?RNN模型的空气污染物浓度预报方法 | 申请号 | CN201611267916.9 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN106599520A | 公开（授权）日 | 2017.04.26 | 申请（专利权）人 | 中国科学技术大学 | 发明（设计）人 | 康宇;崔艺;李泽瑞;陈绍冯;王雪峰 | 主分类号 | G06F17/50(2006.01)I | IPC主分类号 | G06F17/50(2006.01)I;G06Q10/04(2012.01)I | 专利有效期 | 一种基于LSTM?RNN模型的空气污染物浓度预报方法 至一种基于LSTM?RNN模型的空气污染物浓度预报方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明涉及一种基于LSTM?RNN(Long?Short?Term?Memory)模型的空气污染物浓度预报方法，监测收集较长一段时间内的空气污染物浓度数据；对历史数据进行预处理来构造待训练LSTM?RNN模型的训练、验证、测试样本数据；通过训练样本数据得到预先训练的LSTM?RNN模型，然后通过构造的验证和测试样本数据微调训练得到LSTM?RNN模型参数，通过进一步修正模型参数来提高模型精度，将该修正后的LSTM?RNN模型作为空气污染物浓度预报模型；最终将预处理后的目标城市较长时间内的空气污染物浓度数据作为LSTM?RNN模型的输入数据，模型输出得到当前或未来某一时刻的空气污染物浓度的预报结果。 |
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