一种卷积自编码深度学习的空气污染多站点联合预测模型

张波; 陆云杰; 秦东明; 邹国建

doi:10.12263/DZXB.20200258

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

一种卷积自编码深度学习的空气污染多站点联合预测模型

学术论文 | 更新时间：2025-12-08

- 一种卷积自编码深度学习的空气污染多站点联合预测模型
- A Multi-Site Joint Air Pollution Prediction Model Based on Convolutional Auto-Encoder Deep Learning
- 张波，陆云杰，秦东明，邹国建
- 电子学报 2022年50卷第6期页码：1410-1427
- 作者机构：
  1.上海师范大学信息与机电工程学院，上海 200234
  2.同济大学电子与信息工程学院，上海 201804
  3.上海智能教育大数据工程技术研究中心，上海 200234
  4.中科三清科技有限公司，北京 100089
- 作者简介：
  张波男，1979年11月出生，江苏常州人.同济大学计算机应用技术专业工学博士.现为上海师范大学信息与机电工程学院院长、教授.主要研究方向为新一代人工智能与深度学习技术等.E-mail: zhangbo@shnu.edu.cn
  陆云杰男，1995年6月出生，江苏苏州人.上海师范大学信息与机电工程学院计算机应用技术工学硕士.主要研究方向为机器学习.E-mail: 1000459475@smail.shnu.edu.cn
  秦东明男，1981年4月出生，河南社旗人.同济大学电子与信息工程学院工学博士.主要研究方向为高性能计算、人工智能、深度学习等.
  邹国建男，1993年11月出生，安徽滁州人.上海师范大学信息与机电工程学院计算机应用技术专业工学硕士.主要研究方向为深度学习、知识图谱.
- 基金信息：
  国家自然科学基金(61802258;61572326);上海自然科学基金(18ZR1428300)
- DOI： 10.12263/DZXB.20200258
  中图分类号：
- 修回：2021-07-25 ，
- 稿件说明：
移动端阅览
DOI：
DOI：

HTML全文
图( 61 ) 表( 6 )
参考文献
出版信息
数据统计

摘要

Abstract

关键词

Keywords

references

38

浏览量

58

下载量

3

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

BibTeX下载
Endnote下载
RefMan 下载
NoteExpress下载
NoteFirst下载

关联资源

MalMKNet：一种用于恶意代码分类的多尺度卷积神经网络

基于特征膨胀卷积模块的轻量化技术研究

Mobile_BLNet：基于Big-Little Net的轻量级卷积神经网络优化设计

端网协同传输技术演进与思考

一种卷积自编码深度学习的空气污染多站点联合预测模型

A Multi-Site Joint Air Pollution Prediction Model Based on Convolutional Auto-Encoder Deep Learning

DOI： 10.12263/DZXB.20200258

HTML全文

图( 61 ) 表( 6 )

参考文献

出版信息

数据统计

摘要

Abstract

关键词

Keywords

references