基于Keras的LSTM模型在空气质量指数预测的应用
【摘要】:为了高精度预测空气质量指数(AQI),针对大气环境复杂多变性、不确定性,以2014年至2017年的太原市空气污染物监测数据为基础,首先采用python3.5.2中的相关性分析函数对污染物与AQI指数进行了相关性分析,然后建立基于深度学习库Keras(一种高层神经网络API)的长短期记忆循环神经网络(LSTM)模型,对太原市空气质量指数(AQI)进行仿真预测.实验结果表明:模型的均方根误差为4.875,具有预测精度高、范围广等优点,为大气污染防治工作提供了科学合理的理论依据和新的预测方法.
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