基于注意力機(jī)制的Transformer模型預(yù)測(cè)PM_(2.5)濃度
摘要: 采用北京市12個(gè)空氣監(jiān)測(cè)站點(diǎn)2013年3月至2016年12月期間的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及氣象數(shù)據(jù),利用皮爾遜系數(shù)方法探究影響PM_(2.5)濃度的關(guān)鍵因素,構(gòu)建一種基于多頭注意力機(jī)制的改進(jìn)Transformer模型對(duì)PM_(2.5)濃度進(jìn)行長(zhǎng)期預(yù)測(cè),并引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(Res Net50)和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型(LSTM)進(jìn)行比較,選用解釋性方差(EVS)、決定系數(shù)(R~2)、均方誤差... (共10頁)
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