時(shí)序預(yù)測 | Python實(shí)現(xiàn)NARX-DNN空氣質(zhì)量預(yù)測
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時(shí)序預(yù)測 | Python實(shí)現(xiàn)NARX-DNN空氣質(zhì)量預(yù)測文章來源:http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-619376.html
研究內(nèi)容
Python實(shí)現(xiàn)NARX-DNN空氣質(zhì)量預(yù)測,使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)比利時(shí)空氣質(zhì)量進(jìn)行建模以進(jìn)行預(yù)測。該模型還使用增加總時(shí)間步數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。 均值驗(yàn)證均方誤差 (MSE) 確定模型是否最優(yōu)并具有良好的泛化能力。 “測試”數(shù)據(jù)從一開始就保留下來,文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-619376.html
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