技术编号:14155727
提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。本发明属于天气预测与机器学习技术领域,更为具体地讲,涉及一种基于卷积-线性回归网络的雾霾浓度预测方法。背景技术现阶段雾霾领域研究,采用的机器学习方法大多为浅层结构,这些结构通常只包含一至两层的非线性特征转换层,典型的浅层结构有高斯混合模型(GMM)、隐马尔科夫模型(HMM)、条件随机域(CRF)、最大熵模型(MEM)、逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)和多层感知器(MLP)。2011年,Voukantsis等研究者将主成分分析法和多层人工神经网络的方法相结合,对两个城市(希腊港口和芬兰首都)...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。