基于深度学习的PM(2.5)多模态集成预测应用

来源 :统计学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zz_mars

【摘要】

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基于"分解-集成"的建模思路,构建了变分模态分解(VMD)、弹网惩罚长短期记忆网络(ELSTM)和网格搜索算法(GS)相结合的多模态集成预测模型(VMD-ELSTM-GS),并利用兰州和南京两个

【作者】

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黄恒君王伟科

【机构】

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兰州财经大学统计学院

【出处】

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统计学报

【发表日期】

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2020年2期

【关键词】

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变分模态分解空气质量多视角学习 ELSTM神经网络集成学习 variational mode decompositionair qualitymulti-

【基金项目】

：

国家社会科学基金项目(18BTJ001)

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基于"分解-集成"的建模思路,构建了变分模态分解(VMD)、弹网惩罚长短期记忆网络(ELSTM)和网格搜索算法(GS)相结合的多模态集成预测模型(VMD-ELSTM-GS),并利用兰州和南京两个城市的PM_(2.5)浓度数据进行了实证预测。研究结果表明:弹网正则化的深度学习方法ELSTM能够提高预测精度,而基于VMD的"分解-集成"范式能够有效降低PM_(2.5)浓度数据的非平稳、高波动程度。

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