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本发明公开了基于多尺度特征提取和深度学习的PM2.5浓度预测方法，包括：获取基础数据，预处理基础数据，得到预处理数据；将其进行模态分解，得到分解数据，并根据频率高低进行排序；对频率最高的分解数据再次模态分解，得到再分解数据；对分解数据和再分解数据进行归一化处理并存储；搭建长短期记忆网络，并对归一化处理数据构建预测网络；将长短期记忆网络的预测结果进行合并和反归一化处理，得到预测结果；本发明基于当前PM2.5在线数据，以低成本、高效益人工神经网络开发实时动态预测PM2.5发展趋势模型，为公众合理安排
(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 113449642 A
(43)申请公布日 2021.09.28
(21)申请号 202110729144.0
(22)申请日 2021.06.29
(71)申请人 暨南大学
地址 51
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