摘要
本申请公开了一种基于进化学习策略的污染物预测方法、装置、设备及存储介质,涉及污染物预测技术领域,包括:通过对污染物数据进行数据异常处理,得到清洗后的数据,对清洗后的数据进行特征转换和时间序列数据降噪,得到特征信息,将特征信息通过目标污染物预测模型进行识别,得到污染物预测结果。通过多模型融合优化利用进化学习算法动态调整参数,构建目标污染物预测模型,提高了对污染物的预测精度。
技术关键词
融合策略
多层次
学习算法
支持向量回归
非线性
污染物预测技术
深度神经网络
预测类别
基因
随机森林
数据转换模块
超参数
层级
精度
预测装置
多模型
程序
系统为您推荐了相关专利信息
路径优化方法
仿真模型
有限元网格模型
矩阵
模态工况
充电站
电力需求预测
包络分析方法
大数据分析技术
物联网技术
医疗影像数据
实时数据传输
数据分析模型
数据压缩
传输方法
植被指数信息
RGB传感器
机器学习算法
高通量
叶面积指数
煤泥
混合液
图像多模态
图像特征提取
特征提取模块