论文摘要
PM2.5要素对空气质量影响较大。PM2.5浓度变化是多种因素作用的结果,且过程突发、非线性,具有明显的不确定性,难以使用传统的方法进行预测。针对该问题,以气象、大气污染物因素作为PM2.5预测指标,提出基于LSTM循环神经网络的PM2.5预测模型。使用灰色关联度分析方法对多个气象、大气污染指标进行关联强度分析;对数据进行平滑处理,将时间序列问题处理为监督问题;搭建多变量的LSTM循环神经网络PM2.5预测模型,实现PM2.5日值浓度的准确预测。使用北京市2010年-2017年气象数据和大气污染物数据进行仿真实验,结果表明该模型能够较好地预测PM2.5的日值变化趋势。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 白盛楠,申晓留
关键词: 空气质量,预测,灰色关联度,循环神经网络
来源: 计算机应用与软件 2019年01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: 华北电力大学控制与计算机工程学院,华北电力大学能源互联网与电力大数据研究所
基金: 国家自然科学基金项目(71071053),北京市自然科学基金项目(9122021)
分类号: TP183;X831
页码: 67-70+104
总页数: 5
文件大小: 583K
下载量: 1319
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