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为了准确预测空气质量,结合实际的天气污染情况,在WRF-CMAQ等一次预报模型的基础上,利用神经网络、机器学习方法中的LSTM算法以及线性学习方法,针对大量的数据进行二次数学建模来提升预测的准确性,同时解决了对现实中存在数据不全导致无法预测的问题.根据预测数据和实际数据对比,建立的空气质量预测模型预测出的数据与真实值的误差均在2%以内. 相似文献
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