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大气PM2.5浓度是一种具有较强时序特征的数据,故目前关于PM2.5浓度的预测多选择RNN、LSTM等序列模型进行.但由于RNN、LSTM等模型对不同时刻输入的数据都采用相同的权重进行计算,不符合类脑设计,造成PM2.5浓度预报准确率较低.针对以上问题,提出一种基于Adam注意力机制的PM2.5预测方法(AT-RNN和... 相似文献
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