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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种基于TCN神经网络的PM2.5预测方法，包括获取空气监测站点PM2.5历史数据集并预处理；采用经验模态分解算法将数据进行分解，得到各IMF分量以及残差量；计算各IMF分量以及残差量的样本熵；根据各IMF分量的样本熵，利用K均值聚类算法将IMF分量分成高、中、低频分量；利用变分模态分解算法对高频分量采用进行再分解，得到变分模态分解后的IMF分量以及对应的残差量；针对变分模态分解后的IMF分量以及对应的残差量，以及中、低频分量，分别构建TCN预测模型；将每个TCN预测模型所得预测值进行反归一化处理，再聚合得到最终的PM2.5预测值。本发明为空气质量管理提供更加准确和可靠的预测结果。
主权项：1.一种基于TCN神经网络的PM2.5预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取空气监测站点PM2.5历史数据集并预处理；步骤2，采用经验模态分解算法将PM2.5数据进行分解，得到各IMF分量以及残差量；步骤3，计算各IMF分量以及残差量的样本熵；根据各IMF分量的样本熵，利用K均值聚类算法将IMF分量分成高、中、低频分量；步骤4，利用变分模态分解算法对高频分量采用进行再分解，得到变分模态分解后的IMF分量以及对应的残差量；采用麻雀搜索算法优化所述变分模态分解算法的分解模态个数K和惩罚参数ɑ；步骤5，针对变分模态分解后的IMF分量以及对应的残差量，以及步骤3得到的中、低频分量，分别构建TCN神经网络预测模型，各TCN神经网络预测模型学习并输出预测值；采用麻雀搜索算法优化所述TCN神经网络预测模型的参数；步骤6，将每个TCN神经网络预测模型所得预测值进行反归一化处理，再聚合得到最终的PM2.5预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种基于TCN神经网络的PM2.5预测方法
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