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PM2.5浓度的预测对于大气污染治理、改善环境质量等起到重要作用。受气象条件变化与大气污染物排放等多种因素的交叉影响,PM2.5预测通常易受突变事件及噪声数据干扰。因此,基于对气象条件以及大气污染物与PM2.5的相关性分析,提出阶段式时序注意力网络模型(staged temporal-attention network,STAN),该方法融合多段注意力学习模块与循环神经网络,建模气象因素与大气污染物对PM2.5浓度的交叉影响。统计分析北京市、上海市、广州市预测结果的绝对误差值,可知:1)对比广泛使用的单一类模型支持向量机(support vector machine,SVM)、长短期时序记忆方法(long short-term memory,LSTM)和多层感知机(multilayer perceptron,MLP),STAN可达到10%以上的性能领先;对比最新的融合类模型U型网络(U-net),STAN领先了7%的优势。2)以北京市冬季预测结果为例进行统计分析,STAN的预测值与实测值之间的拟合系数可有95.2%的性能领先。此外,在鲁棒性分析中发现,STAN在含有10%噪声的数据上进行预测,误差上升幅度仅为9.3%。结果表明:注意力机制与时序学习模块相结合能够深度挖掘PM2.5变化规律并抑制噪声数据,且STAN模型可以进行PM2.5浓度的鲁棒预测。 相似文献
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7月4日上午,百色市安全生产监督管理局党组中心组认真学习胡锦涛总书记在庆祝中国共产党成立90周年大会上的重要讲话精神。学习会扩大到全局党员干部,局党组书记、局长朱孟春主持会议并讲话。会上,朱孟春局长亲自组织原文学习了胡锦涛总书记在 相似文献
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针对安防监控系统中云台手动控制和自动控制不能准确有效地监控入侵目标的缺陷,设计出基于人脸检测的云台智能控制系统。首先介绍了系统的原理及软硬件结构,然后详细介绍了软件部分的人脸检测的Adaboost学习算法原理及使用opencv的人脸检测函数实现人脸检测的过程及结果。接着在云台的智能控制部分讲述中,详细地推导了监控画面的像素距与云台转角的数学映射关系,计算出云台水平与垂直运动的时间过程。最后,通过智能控制的算法流程实现云台的智能控制。实验结果表明:程序实现云台智能控制系统且对于低速的运动的人脸,云台有较好的智能控制效果。 相似文献
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