论文技术路线图
2024-05-21 14:24:20 37 举报论文技术路线图
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大纲/内容
地点
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北京天津上海重庆
时间
长短期记忆(LSTM)神经网络、耦合多重分形参数和协同指数的LSTM
构建耦合多重分形参数和协同指数的LSTM神经网络模型，并建立不同的CO2减排情景，对O3浓度进行预测。
研究内容
研究结论
2019年1月1日至2021年12月31日
O3-8h质量浓度CO2排放量气象参数
1、阐明了我国四大直辖市O3和CO2的相互作用的多重分形特征2、建立了一个减污降碳协同控制评价指标，作为衡量城市O3和CO2协同控制能力的标准；3、通过建立不同的CO2减排情景，对O3质量浓度进行预测，得到了最佳CO2减排标准。
研究问题
研究方法
根据多重分形参数构建减污降碳协同控制评价指标，并对该指标时空演变的差异性进行分析。
探究O3和CO2相互作用的非线性响应关系，揭示其相互作用随时间演变的特征规律。
研究数据
去趋势互相关分析(DCCA)、多重分形去趋势互相关分析(MFDCCA)
如何基于多重分形方法建立减污降碳协同控制评价指标？如何建立不同的CO2减排情景并对O3质量浓度进行预测？
数据
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