论文摘要
文章提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)空气质量预测模型,具备递归记忆任意长度时间窗历史数据的能力,特别适用于上述特征的时间序列预测。通过与应用支持向量机、反向传播神经网络、多元线性回归所建立的模型进行了的多重对比实验,表明LSTM预测模型在空气质量指数低于200时具有更高的预测精度、在35个检测站预测时具有更强的泛化能力,以及5种变长时间窗数据输入条件下具有更好的稳健性等优点。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 石晓文,蒋洪迅
关键词: 空气质量指数,空气质量预测
来源: 统计与决策 2019年16期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 环境科学与资源利用
单位: 中国人民大学信息学院
基金: 国家自然科学基金资助项目（71571183）,国家重点研发计划项目（2017YFC0212501）
分类号: X51
DOI: 10.13546/j.cnki.tjyjc.2019.16.009
页码: 49-53
总页数: 5
文件大小: 2763K
下载量: 384
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