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一种基于混合门限神经网络的PM2.5浓度值预测方法，包括如下步骤：步骤1、原始数据采集，原始数据包括PM2.5浓度值历史数据、PM2.5浓度值指标历史数据和气象历史数据；步骤2、通过更新门函数和重置门函数构建了模拟门限网络，对原始数据进行初...
该专利属于浙江工业大学所有，仅供学习研究参考，未经过浙江工业大学授权不得商用。

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