基于LSTM的PM2.5预测模型综述

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当下雾霾问题引起了国家领导人的重视和公众广泛关注,预防PM2.5污染成为生态环境部主要工作之一.本文介绍了LSTM神经网络,以及以此为基础的PM2.5预测模型的算法和运算;采用灰色关联分析法计算了气象因子和大气污染物因子与PM2.5浓度关联度,并评估了基于LSTM的PM2.5预测模型的性能.结果显示,基于LSTM的PM2.5预测模型的准确度相对较高,研究结果为组力打赢蓝天保卫战具有一定的理论价值.
作者：肖敏志 王淑君 宋巍巍
作者单位：生态环境部华南环境科学研究所,广州510655广东省环境技术中心,广州510308
母体文献：中国环境科学学会2019年学术年会论文集
会议名称：中国环境科学学会2019年学术年会  
会议时间：2019年8月23日
会议地点：西安
主办单位：中国环境科学学会
语种：chi
分类号：P4H19
关键词：雾霾污染  细颗粒物  预测模型  准确度
在线出版日期：2020年8月24日
基金项目：
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2024-11-30 21:41 上传 基于LSTM的PM2.5预测模型综述.pdf

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