【摘 要】
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空气质量预测对空气污染防治具有重要意义.选取兰州市2014-2021年小时空气质量指数及PM10等主要污染物浓度数据并进行标准化处理,搭建基于LSTM(长短时记忆型)神经网络的空气质量预测模型.试验基于Tensorflow平台,利用Keras实现了预测模型并完成了预测功能,实现了根据48 h之前的数据对未来12 h AQI数据进行预测;选用MSE均方误差和MAE平均绝对误差评价预测效果,得到MAE为11.05236;最后通过数据反归一化处理得到预测值与真实值的拟合曲线,并与传统3层模型进行对比,说明本文模
【机 构】
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兰州工业学院电子信息工程学院,甘肃兰州730050
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空气质量预测对空气污染防治具有重要意义.选取兰州市2014-2021年小时空气质量指数及PM10等主要污染物浓度数据并进行标准化处理,搭建基于LSTM(长短时记忆型)神经网络的空气质量预测模型.试验基于Tensorflow平台,利用Keras实现了预测模型并完成了预测功能,实现了根据48 h之前的数据对未来12 h AQI数据进行预测;选用MSE均方误差和MAE平均绝对误差评价预测效果,得到MAE为11.05236;最后通过数据反归一化处理得到预测值与真实值的拟合曲线,并与传统3层模型进行对比,说明本文模型具有较好的预测效果.
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