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一种基于深度多任务学习的城市AQI预测与空间细粒度AQI等级估计方法

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本发明涉及一种基于深度多任务学习的城市AQI预测与空间细粒度AQI等级估计方法，本发明对于AQI预测，利用深度神经网络得到与之相关的多种城市大数据的表示，基于这些表示对有监测站区域的AQI进行预测。对于空间细粒度AQI等级估计，利用深度神经网络得到与之相关的多种城市大数据的表示，基于这些表示对无监测站区域的AQI等级进行估计。通过共享数据表示，对模型参数进行协同训练。本发明结合深度学习和多任务学习对有空气质量监测站的区域进行AQI预测，对无空气质量监测站的区域进行AQI等级估计，在普适计算、环保等领域具有广阔的应用前景。

著录项

公开/公告号CN109063908B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-10-27

原文格式PDF
申请/专利权人浙江鸿程计算机系统有限公司;
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申请/专利号CN201810852241.7
发明设计人王敬昌;陈岭;丁怡芳;张圣;郑羽;
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申请日2018-07-30
分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/26(20120101);G01W1/00(20060101);G01N33/00(20060101);
代理机构33216 杭州之江专利事务所(普通合伙);
代理人张慧英
地址 310053 浙江省杭州市滨江区浦沿街道伟业路1号2幢
入库时间 2022-08-23 11:18:46

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