IDW-BLSTM在不同时间粒度下PM2.5浓度的时空预测 方法 方法 利用Bi-LSTM与IDW技术现结合，IDW层的中的权重使用反向距离和附加的神经网络权重向量进行组合，该方法可以利用神经网络中的反向传播技术更新和优化权重
该研究提出了一种结合IDW（反距离加权）和Bi-LSTM（双向长短期记忆网络）的技术，用于不同时间粒度下的PM2.5浓度预测。通过反向传播优化权重，该方法能有效融合空间和时间信息，提高预测精度。
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