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本发明公开了一种用于PM2.5小时浓度预测的混合集成模型,涉及PM2.5浓度预测技术领域,包括以下步骤:预先获取输入输出序列,基于CEEMDAN算法分解x(t),(t=1,...,T),得到n个有限平稳的IMF分量和残差量,将FCM算法应用于本征函数,并将每个静止的IMF展开成聚类为一组训练数据子集的轨迹矩阵,确定LSTM网络的结构和超参数,并在训练数据子集上进行训练。本发明实现基于CEEMDAN数据分解和FCM聚类的LSTM网络混合模型预测策略。采用CEEMDAN数据分解方法降低原始PM2.5
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113223392 A
(43)申请公布日 2021.08.06
(21)申请号 202110541712.4
(22)申请日 2021.05.18
(71)申请人 信阳农林学院
地址
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