基于GA-GRU环境空气污染物预测研究

基于GA-GRU环境空气污染物预测研究

论文摘要

针对现有的环境空气污染物预测方法存在缺少输入特征相关性分析和时序信息丢失问题,提出一种将遗传算法和门控循环单元神经网络相结合的环境空气污染物PM2.5小时浓度预测模型,充分挖掘了污染物时间序列内在依赖关系,并解决了不相关因子的干扰和输入特征维度灾难的问题。最后基于绵阳市4个空气污染物监测站点的数据集进行仿真实验,与门控循环单元神经网络、深度信念网络预测比较。结果表明,基于GA-GRU的PM2.5小时浓度预测模型在训练时间、预测精度和鲁棒性上优势显著,是一种可行且有效的预测方法。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 谢崇波,李强

关键词: 遗传算法,循环神经网络,深度学习,小时浓度预测

来源: 测控技术 2019年07期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 环境科学与资源利用,自动化技术

单位: 西南科技大学信息工程学院

基金: 绵阳市科技计划项目(17YFHB002)

分类号: X51;TP18

DOI: 10.19708/j.ckjs.2019.07.021

页码: 97-103

总页数: 7

文件大小: 1107K

下载量: 125

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