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发明公开
基于麻雀搜索算法和分解误差校正的短期空气质量预测方法审中-实审

公开(公告)号：CN115660167A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211308007.0

申请日：2022-10-25

Applicant: 南昌工程学院

Inventor： 车金星 , 胡焜

IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/045 , G06F17/18

Abstract: 本发明提出了一种基于麻雀搜索算法和分解误差校正的短期空气质量预测方法，包括以下步骤：S1，使用CEEMDAN分解算法对数据进行分解，得到若干IMF；S2，使用深度学习模型对所述若干IMF进行预测，对多个深度学习模型的预测误差进行处理，得到每个深度学习模型的权重；所述深度学习模型的数量至少两个；S3，根据权重将每个深度学习模型的预测结果相结合，得到综合预测结果即多模型组合预测的结果。本发明通过将空气质量预测与时间序列分解相结合，且采用组合预测的方法，使用权重将各个模型的预测结果结合起来，可以得到精度更高的空气质量预测结果。

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