空气质量预测

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兰州市空气质量指数预测——基于LSTM的混合模型研究
《应用数学进展》2024年第10期4683-4694,共12页崔萌 王仲平 何厚桦 
本文旨在通过构建EEMD-GWO-LSTM混合模型,对兰州市空气质量指数(AQI)进行准确预测。兰州市作为中国西北地区重要的工业基地和交通枢纽,其空气质量受工业排放、交通污染及地理环境等因素影响,常年处于高污染等级。针对兰州市AQI监测数据...
关键词：空气质量指数(AQI) 数据预处理 空气质量预测 数据分解 混合模型 
基于LSTM多步预测模型的空气质量预测与预警
《应用数学进展》2023年第12期5057-5071,共15页王子航 王子睿 柳卓行 杨娟 
本文首先通过斯皮尔曼相关性分析及灰色关联分析,以两方式相对比的方式筛选出与PM2.5浓度变化有关的因素,通过随机森林回归算法得出因素对PM2.5浓度的影响程度。然后将LSTM神经网络模型与多步预测模型相结合,构建LSTM多步预测模型,并设...
关键词：灰色关联分析 随机森林算法 LSTM多步预测模型 均方根误差 
基于误差修正的多模型融合空气质量预测
《应用数学进展》2023年第9期3968-3980,共13页李淑婷 吕卫东 朵俞霖 
由于空气质量指数序列的复杂性和非线性,创造性提出将误差修正与多模型融合相结合的预测方法。首先,利用变分模态分解(VMD)将原始不平稳的空气质量指数序列分解为多个不同时间尺度的平稳固有模态分量;其次,使用改进的SA-BiGRU用于空气...
关键词：空气质量预测 变分模态分解 自注意力机制 双向门控循环网络 误差修正 
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