《表1 不同模型的实验结果》
将本文提出的实验模型应用到已处理好的数据集上,进行PM2.5空气质量预测,并通过实验结果分析,验证本文提出网络的有效性。同时与传统的RNN模型、LSTM神经网络在本文的数据集上进行实验对比分析,均用以预测后1hPM2.5值,其中LSTM模型是文献[10]所提,具体的实验对比结果见表1。
图表编号 | XD00146307500 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.07.20 |
作者 | 彭玉青、乔颖、陶慧芳、刘宪姿、刘元剑 |
绘制单位 | 河北工业大学人工智能与数据科学学院、河北省大数据计算重点实验室(河北工业大学)、河北工业大学人工智能与数据科学学院、河北省大数据计算重点实验室(河北工业大学)、河北工业大学人工智能与数据科学学院、河北省大数据计算重点实验室(河北工业大学)、河北工业大学人工智能与数据科学学院、河北省大数据计算重点实验室(河北工业大学)、河北工业大学人工智能与数据科学学院、河北省大数据计算重点实验室(河北工业大学) |
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