[发明专利]一种基于CART模型和优化RVFLNN模型预测PM2.5浓度的方法在审
| 申请号： | 202211004941.3 | 申请日： | 2022-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN115359857A | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 王林;王义兵;夏婷 | 申请（专利权）人： | 盐城工学院 |
| 主分类号： | G16C20/70 | 分类号： | G16C20/70;G16C20/20;G06N5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京业腾知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32321 | 代理人： | 徐莉娟 |
| 地址： | 224051 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CART模型和优化RVFLNN模型预测PM2.5浓度的方法，包括构建数据集，采用CART模型构造一棵浅层回归树，将整个数据集按层次方式划分为多个具有不同属性的子集；将划分好后数据集训练优化后的RVFLNN网络的全局模型和局部模型；从全局模型和局部模型中选择最优的模型作为最终的预测模型，提高预测效果，同时，有效的减少了网络的深度，从而达到减少网络复杂性的作用，并且有效的提高了预测效果，节省了训练的时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cart 模型 优化 rvflnn 预测 pm2 浓度 方法 | ||
【主权项】：
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