基于深度空间特征提取的空气质量预测模型研究

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近些年,随着雾霾天气的不断增加,空气质量逐渐成为热门话题,长期吸入雾霾会危害人的身体健康,引发哮喘和肺癌等疾病。因此,能提前准确地预测出空气质量对指导人们出行并做好防护措施具有重要的意义,空气质量预测也是现在时间序列预测任务的重要分支。对空气质量的预测主要是对PM2.5的预测,虽然影响空气质量的因素有很多,但研究人员只能获取一小部分,因此现在的研究只能利用少部分可采集数据进行建模,本文将这些除PM2.5以外的数据统称为辅助信息。现有的大多数模型把PM2.5和辅助信息无差别的放在一起进行时间特征的提取
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近年来,各地开展生态旅游,培育区域森林资源,改变了当地的产业结构。然而,低水平的开发和利用以及不完全的生态旅游活动破坏了一些森林生态系统,增加了风险。本文通过文献研究法、模型研究法及实证研究法探索了森林生态旅游风险产生的原因,建立森林生态旅游项目生态风险评价指标体系,探索各指标对于森林生态旅游项目生态风险的作用力,随后建立森林生态旅游项目的生态风险评价模型,并将其实践在保梅岭的项目上,即专家根据建
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