《表2 空气质量预测研究实例总结》
基于国内外众多空气质量预测研究实例(表2),笔者对常见的数值预测、统计预测、机器学习和深度学习的方法特点进行了综合比较(表3)。
图表编号 | XD00161923200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.06.01 |
作者 | 朱晏民、徐爱兰、孙强 |
绘制单位 | 南通大学信息科学技术学院、江苏省南通环境监测中心、南通大学信息科学技术学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
基于国内外众多空气质量预测研究实例(表2),笔者对常见的数值预测、统计预测、机器学习和深度学习的方法特点进行了综合比较(表3)。
图表编号 | XD00161923200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.06.01 |
作者 | 朱晏民、徐爱兰、孙强 |
绘制单位 | 南通大学信息科学技术学院、江苏省南通环境监测中心、南通大学信息科学技术学院 |
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