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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]用于PM2.5浓度分布的时空估算和预测方法-CN202010682595.9有效
发明人：张光远;芮小平;逯海玥;于光夏;范永磊 -专利权人：河海大学
申请日： 2020-07-15 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了用于PM2.5浓度分布的时空估算和预测的方法。用于PM2.5浓度分布的时空估算和预测的方法包括：细粒度气溶胶光学厚度(AOD)的采集与校正，计算细粒度PM2.5的回归模型，以及细颗粒PM2.5浓度分布预测。通过对几种回归模型和机器学习模型的比较，确定了XGBoost模型作为该框架下的估计模型，其均方根误差(RMSE)最低为32.86μg/m3，R2最高为0.71。经过10次验证和与传统时间序列预测模型——季节自回归差分移动平均(SARIMA)模型的时空对比，ConvLSTM的预测精度更高，总平均预测RMSE为14.94μg/m3，而SARIMA的预测精度为17.41μg/m3。此外，ConvLSTM在时间上的波动较小，稳定性较好，在空间上也能较好地消除预测精度的空间差异。
用于 pm2 浓度分布时空估算预测方法

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