论文摘要
城市空气污染物分布受各种因素的影响,准确预测空气污染物分布情况可以提高环境管理的决策能力,防止严重空气污染事件的发生。基于大量的气象数据和深度学习技术,笔者提出了一种新的大气污染物浓度预测方法。该方法使用卷积神经网络作为基础层的设计,可自动提取输入数据的特征。输出层运用一个长短时记忆网络,以保证时间依赖性。通过性能优化,该模型可以按时间序列预测未来的细颗粒物(PM2.5)质量浓度。使用郑州市的历史气象数据,将模型预测结果与实际结果进行比较;实验结果表明,与经典深度学习模型相比,该算法提高了预测性能。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 宋耀宇
关键词: 混合深度神经网络,大气污染物浓度预测,细颗粒物
来源: 信息与电脑(理论版) 2019年24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: 华北水利水电大学
分类号: TP183;X831
页码: 99-101
总页数: 3
文件大小: 1930K
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标签：混合深度神经网络论文; 大气污染物浓度预测论文; 细颗粒物论文;