【摘 要】
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随着社会对空气污染问题关注的不断提升,空气质量预测研究成为被讨论的一个热点问题。本文提出一种基于长短期记忆网络LSTM的空气质量预测模型。采用沈阳市及其周边地区11个
【基金项目】
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中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目成果(2020030099)
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随着社会对空气污染问题关注的不断提升,空气质量预测研究成为被讨论的一个热点问题。本文提出一种基于长短期记忆网络LSTM的空气质量预测模型。采用沈阳市及其周边地区11个监测站的空气质量数据和气象条件数据进行模型训练和预测检验。从时间窗口与站点地理位置两个维度进行实验,并与差分整合平均自回归模型ARIMA与支持向量机SVM模型进行对比实验。实验结果表明,无论是在哪个维度下,我们提出的模型在准确率上优于其他方法,其预测误差RMSE有明显的下降。
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