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[发明专利]一种基于多源观测数据同化的LSTM-GNN空气质量预报系统模型-CN202310388137.8在审
发明人：刘岳阳;项衍;杨建文;王继云;胡文萱;魏致华;邹堉莹;陈奕佳 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多源观测数据同化的LSTM‑GNN空气质量预报系统模型，包括数据处理、预测系统和模型分析，所述数据处理包括网络数据、数据预处理、数据特征分析、回归模型筛选数据和影响因子相关性分析，所述预测系统包括数据整理分析、数据预测和模型参数优化，所述模型分析包括拟合优度分析、召回率分析和数据输出。本发明新型涉及大气质量预报技术领域，具体为具体为一种基于多源观测数据同化的LSTM‑GNN空气质量预报系统模型。
一种基于观测数据同化 lstm gnn 空气质量预报系统模型

[发明专利]一种基于LSTM-CNN模型的空气质量检测系统-CN202211575606.9在审
发明人：杨建文;项衍;刘岳阳;王继云;胡文萱;孙亦璇;魏致华;王梦然;路然 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LSTM‑CNN模型的空气质量检测系统，属于空气质量检测领域，包括回归学习系统、构建学习模型系统、快速预报系统、发布模块和数据检测系统，所述回归学习系统包括环境数据模块、参数变量模块和数据筛选模块，所述数据筛选模块用于对环境数据模块进行特征选择。本发明所述的一种基于LSTM‑CNN模型的空气质量检测系统，本方案基于机器学习技术的区域空气质量预报系统能够高时效地利用现有的所有信息来定义一个最大可能精准的大气运动状态，本方案在空气质量预报预警中对于PM2.5和臭氧结果进行了优化，本方案能够弥补卫星观测数据的缺失，扩展垂直廓线的遥感观测，从有限点位的观测数据中挖掘出内蕴的变化规律。
一种基于 lstm cnn 模型空气质量检测系统