[发明专利]一种结合气象特征的CNN-LSTM-BP多模态空气污染物预测方法在审
| 申请号： | 202211456742.6 | 申请日： | 2022-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN115951014A | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 王晗;刘佳丽;包银鑫 | 申请（专利权）人： | 南通大学 |
| 主分类号： | G01N33/00 | 分类号： | G01N33/00;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/084 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 许洁 |
| 地址： | 226000*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合气象特征的CNN‑LSTM‑BP多模态空气污染物预测方法，包括以下步骤：采集监测站空气质量数据，对异常值和缺失值预处理；利用皮尔逊相关系数对数据进行分析，挖掘气象因素与不同污染物之间的相关性，选取高相关性的气象因素作为辅助特征；构建卷积‑长短时记忆网络(CNN‑LSTM)对多种空气污染物时间变化规律及其相互关进行系建模与特征提取，利用CNN对影响空气质量的气象因素时间变化规律进行建模与特征提取；通过BP网络将多种污染物与气象因素特征融合、并进行预测，获取多种污染物的预测值。本发明构建多模态空气污染物预测模型，充分考虑不同污染物之间的影响、气象条件的变化，有效提高空气污染物预测模型的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 气象 特征 cnn lstm bp 多模态 空气 污染物 预测 方法 | ||
【主权项】：
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