【摘 要】
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当前,随着社会经济和工业化的迅速发展,人们的生活质量不断提高。但是随之面临的环境污染问题也愈发严重,其中与人们日常生活紧密相关空气质量污染问题越来越受到广泛的关注。空气质量状况的预测和防控也成为了近些年来的研究热点,其相关成果可为制定合理有效的防治政策提供合理的参考。本文使用空气质量指数来作为衡量空气质量状况的指标,针对当前空气质量预测在影响因素选择方面考虑不充分,模型预测精度低,模型不稳定等问题
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当前,随着社会经济和工业化的迅速发展,人们的生活质量不断提高。但是随之面临的环境污染问题也愈发严重,其中与人们日常生活紧密相关空气质量污染问题越来越受到广泛的关注。空气质量状况的预测和防控也成为了近些年来的研究热点,其相关成果可为制定合理有效的防治政策提供合理的参考。本文使用空气质量指数来作为衡量空气质量状况的指标,针对当前空气质量预测在影响因素选择方面考虑不充分,模型预测精度低,模型不稳定等问题,在对空气质量数据的影响因素进行相关分析的基础上,基于ARIMA-LSTM的混合模型对空气质量指数进行了预测研究。首先使用LSTM模型进行多因素的预测,然后基于ARIMA模型对LSTM模型的预测误差进行线性修正,保证预测结果更加精确。本文主要工作如下:（1）数据预处理及相关性分析。分析和处理了所使用的原始数据,采用图表相关分析法和MIC方法对影响因素进行了详细的分析,得出AQI的相关影响因素除了六项大气污染物外,气象因素也是其中之一;对原始数据进行了缺失值和归一化处理。（2）基于LSTM模型进行预测。将选择出的影响因素作为LSTM模型输入,综合考虑多个影响因素对AQI的预测结果;神经网络中超参数的设置会直接影响模型的预测效果,利用随机搜索法（Random-ized Search CV）对LSTM的超参数进行优化以提高模型的预测性能。（3）构建ARIMA-LSTM混合模型进行预测。先在LSTM模型中引入了注意力机制,再对LSTM模型在测试集上的预测误差使用ARIMA模型进行线性修正。实验结果显示,相较于单一的LSTM模型,ARIMA模型,ARIMA-LSTM模型表现出良好的预测性能。
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