文件名称：matlab最临近插值法代码-Air_pollution_forecasting_with_Numerical_modeling_and_ML
文件大小：29.44MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-17 04:07:33
系统开源
matlab*插入值法代码利用数值模型和ML进行空气污染预测（20200902〜20201008） 该项目旨在通过数值模型和机器学习技术来预测韩国的空气污染水平。 对流扩散模型，LSTM 学术会议的科学计算实验室项目 此仓库由maintained维护， 自然科学学术会议银奖 | 过程 1 。 完善位置（纬度/经度），风（方向/速度）和空气污染数据集| 2 。 使用MATLAB进行可视化，使用精炼的数据集轻松实现数值建模| 由于成本和时间等问题，实际上不可能在所有位置获取风和空气污染数据。 因此，我们提出了一种通过插值获取空白空间数据的方法。 3 。 三次插值和反距离加权（IDW）| 我们使用scipy将三次插值应用于风矢量数据集。 它返回从pepewise三次方，连续可微且近似曲率最小的多项式表面确定的值。 此外，我们使用IDW来处理空气污染数据集。 IDW是一种插值方法，它基于查询点的k个近邻的分数（按其距离的倒数加权）来计算查询分的分数。 4 。 内插数据集的对流扩散方程| 中心差法，诺伊曼边界条件 对流扩散方程及离散一 5 。 长期短期记忆（LSTM）| 简单RNN，简单LS