- 1、本文档共33页,其中可免费阅读32页,需付费10金币后方可阅读剩余内容。
- 2、本文档内容版权归属内容提供方,所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议,可选择认领,认领后既往收益都归您。
- 3、本文档由用户上传,本站不保证质量和数量令人满意,可能有诸多瑕疵,付费之前,请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形,可联系本站下载客服投诉处理。
- 4、文档侵权举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
本发明公开了基于集成学习的二氧化氮精细化空间分布方法,收集目标区域对二氧化氮浓度产生影响因素的原始数据,将原始数据进行预处理;将预处理之后的原始数据分别与二氧化氮浓度进行相关性分析,将相关性高的原始数据作为预测变量;构建Stacking模型作为集成学习模型,利用原始数据训练Stacking模型;将训练之后的Stacking模型作为二氧化氮浓度预测模型,利用该浓度预测模型对待测区域进行二氧化氮浓度预测。本发明采用集成学习方法,融合多个机器学习模型,包括6个基模型和1个元模型,提高二氧化氮浓度的精细
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117574329A
(43)申请公布日2024.02.20
(21)申请号202410051354.2
(22)申请日2024.01.15
(71)申请人南京信息工程大学
地址2100
文档评论(0)