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首页> Environmental monitoring and assessment> A hybrid deep learning model-based LSTM and modified genetic algorithm for air quality applications.

A hybrid deep learning model-based LSTM and modified genetic algorithm for air quality applications.

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第一作者： Oumaima,Bouakline
第一单位： SETIME Laboratory, Department of Physics, Faculty of Science, Ibn Tofail University, B.P 133, Kenitra, 14000, Morocco. bouaklineoumaima1@gmail.com.
作者： Oumaima,Bouakline [1] ; Youssef,El Merabet [2] ; Abdelhak,Elidrissi [3] ; Kenza,Khomsi [4] ; Radouane,Leghrib [5]
作者单位： SETIME Laboratory, Department of Physics, Faculty of Science, Ibn Tofail University, B.P 133, Kenitra, 14000, Morocco. bouaklineoumaima1@gmail.com. [1] SETIME Laboratory, Department of Physics, Faculty of Science, Ibn Tofail University, B.P 133, Kenitra, 14000, Morocco. [2] Rabat Business School, International University of Rabat, Rabat, Morocco. [3] Directorate General of Meteorology, Casablanca, Morocco. [4] LETSMP, Department of Physics, Faculty of Science, Ibn Zohr University, Agadir, Morocco. [5]
关键词 Air qualityBayesian optimization with Gaussian processGenetic algorithmLong short-term memoryParticle swarm optimizationVariable neighborhood search
医学主题词 空气污染(Air Pollution);算法(Algorithms);环境监测(Environmental Monitoring);空气污染物(Air Pollutants);颗粒物(Particulate Matter);预测(Forecasting);贝叶斯定理(Bayes Theorem)
DOI 10.1007/s10661-024-13447-8
PMID 39601991
发布时间 2024-12-11
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Environmental monitoring and assessment

Environmental monitoring and assessment

2024年196卷12期

1264页

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