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时序预测 | Python实现NARX-DNN空气质量预测

效果一览

基本介绍

时序预测 | Python实现NARX-DNN空气质量预测

研究内容

Python实现NARX-DNN空气质量预测,使用深度神经网络对比利时空气质量进行建模以进行预测。该模型还使用增加总时间步数的数据进行训练。 均值验证均方误差 (MSE) 确定模型是否最优并具有良好的泛化能力。 “测试”数据从一开始就保留下来，从未用于模型选择。 对于所有实验，时间序列分裂都有 10 倍。