论文摘要
为了高精度预测空气质量指数(AQI),针对大气环境复杂多变性、不确定性,以2014年至2017年的太原市空气污染物监测数据为基础,首先采用python3.5.2中的相关性分析函数对污染物与AQI指数进行了相关性分析,然后建立基于深度学习库Keras(一种高层神经网络API)的长短期记忆循环神经网络(LSTM)模型,对太原市空气质量指数(AQI)进行仿真预测.实验结果表明:模型的均方根误差为4.875,具有预测精度高、范围广等优点,为大气污染防治工作提供了科学合理的理论依据和新的预测方法.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 郑洋洋,白艳萍,侯宇超
关键词: 空气质量指数,相关性分析,神经网络
来源: 数学的实践与认识 2019年07期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 环境科学与资源利用
单位: 中北大学理学院
基金: 国家自然科学基金(61774137),山西省自然科学基金(201701D22111439,201701D221121),山西省回国留学人员科研项目(2016-088)
分类号: X831
页码: 138-143
总页数: 6
文件大小: 527K
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