专利详情

专利名称	一种基于重构深度学习的道边空气污染物浓度预测方法
申请号	CN201611267909.9	专利类型	发明专利
公开（公告）号	CN106611090A	公开（授权）日	2017.05.03
申请（专利权）人	中国科学技术大学	发明（设计）人	康宇;陈绍冯;李泽瑞;崔艺;王雪峰
主分类号	G06F17/50(2006.01)I	IPC主分类号	G06F17/50(2006.01)I
专利有效期	一种基于重构深度学习的道边空气污染物浓度预测方法至一种基于重构深度学习的道边空气污染物浓度预测方法	法律状态	实质审查的生效
说明书摘要	本发明涉及一种基于重构深度学习的道边空气污染物浓度预测方法，基于重构深度学习方法，根据道边空气污染物的时空分布特点，提出深度重构Elman模型；根据限制玻耳兹曼机的特点，利用道边空气污染物浓度数据集的部分输入数据，完成深度重构Elman模型的初始化；采用梯度下降算法，对深度重构Elman模型进行训练，通过模型的特征映射功能，得到基于路网信息、气象信息、交通信息等因素的道边空气污染物浓度实时预测方法。