【摘 要】
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PM2.5是形成雾霾的一个重要因素,PM2.5指数和温度、湿度、空气质量,风级、季节的相关。本文将优化了的梯度下降算法运用到雾霾指数的预测中去首先通过爬虫技术获取大量的气象
【基金项目】
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河北建筑工程学院基金项目,2016XJJYB09;河北省大学生创新创业训练计划,201810084009;河北省重点研发计划自筹项目,17210124
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PM2.5是形成雾霾的一个重要因素,PM2.5指数和温度、湿度、空气质量,风级、季节的相关。本文将优化了的梯度下降算法运用到雾霾指数的预测中去首先通过爬虫技术获取大量的气象数据,其次将这些数据分别用于训练和测试,训练的目的是得到相应的参数,最后将梯度下降算法运用到雾霾指数的预测中去。但是参数训练的过程中容易出现几个问题。第一,鞍点问题,不能找到全局最优点,本文运用带有噪声的梯度下降法,跳出局部最优;第二,学习率的问题,所有的因素都用同一个学习率是不合适的,需要为每一个参数为每一个参数提供一个合适的学习率。
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