《表1 实验结果：一种空气污染物浓度预测深度学习平台》

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《一种空气污染物浓度预测深度学习平台》

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采用经典的数据切分方式，即80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集.用户通过输入神经元个数（NeuronUnit）、训练轮数（Epochs）、一次训练所选取的样本数（Batch＿Size）、学习率（LearnRate)4个参数进行训练，得到相应的预测结果，如表1所示.实验证明，随着神经元个数及训练轮数，预测值基本可以逐步拟合测试值.