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一种基于多示例遗传神经网络的室内PM2.5预测方法

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专利号 2018101342184 专利名称 一种基于多示例遗传神经网络的室内PM2.5预测方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06Q10/04(2012.01),G06N3/00(2006.01)
申请人 申请地址 215009江苏省苏州市高新区科锐路1号
发明人 申请日期 2018-02-09
下证状态 已下证 更新时间 2026-09-27 17:48:02
专利摘要 本发明公开了一种基于多示例遗传神经网络的室内PM2.5预测方法,包括以下步骤:(1)数据采集与特征选取;(2)构建多示例遗传神经网络预测模型;(3)根据多示例遗传神经网络预测模型预测室内PM2.5浓度m。通过上述方式,本发明基于多示例遗传神经网络的室内PM2.5预测方法,通过选取与室内PM2.5密切相关的通风率、气温、相对湿度等7个特征进行模型训练,将多示例神经网络与遗传算法应用到室内空气质量的预测中,不仅得到了较好的预测精度,同时相对于经验模型来说,大大缩短建模的时间,具有可靠性能高、精度高、效率高、实用性强等优点。

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