【摘 要】
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近年来,大气污染问题逐渐成为影响人们生活不可忽略的因素。我国的长三角地区随着工业化发展的不断推进和城市人口的高度聚集,对区域的大气环境造成了深刻的影响。因此,对长三角地区的空气质量指数进行预测和分析给人们出行生活以及相关政府部门制定环保政策时提供了强有力的参考意见。空气质量指数(AQI)是依据空气质量标准及其各项污染因素对人身健康和生态环境的影响,综合反映了SO_2,O_3,PM2.5,PM10,
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近年来,大气污染问题逐渐成为影响人们生活不可忽略的因素。我国的长三角地区随着工业化发展的不断推进和城市人口的高度聚集,对区域的大气环境造成了深刻的影响。因此,对长三角地区的空气质量指数进行预测和分析给人们出行生活以及相关政府部门制定环保政策时提供了强有力的参考意见。空气质量指数（AQI）是依据空气质量标准及其各项污染因素对人身健康和生态环境的影响,综合反映了SO2,O3,PM2.5,PM10,NO2,CO这6种大气污染物的污染程度。这些污染物与工厂生产的化石燃料燃烧和汽车的尾气排放都息息相关。本文以长三角地区的城市作为研究目标区域,使用Python爬虫获取该区域城市2015年1月至2019年12月的空气质量指数的日监测数据,对其建立模型进行预测。传统的回归预测模型的效率和精度往往不尽如人意,然而循环神经网络模型可以利用时间序列数据的中长时间依赖信息的特点,对此类数据进行相关的预测分析。但是,RNN（循环神经网络模型）存在着参数信息过载和梯度消失问题。因此本文采用LSTM（长短期记忆神经网络模型）,这是在RNN模型的基础上引入了门限系统,来解决RNN模型中出现的问题。LSTM模型中的参数需要确定,本文引入了MFO（飞蛾扑火优化算法）在参数空间中进行寻优。MFO算法是模拟飞蛾螺旋飞行的导航机制中提出一种群体智能优化算法。最后通过灰色关联分析和K-means聚类分析,分析出长三角地区各个城市的空气污染的首要污染因素,以及具有相似污染情况的城市群。经过与SVM的回归预测和BP神经网络预测相比,以RMSE和MAE作为模型评价指标,LSTM模型预测的结果有较大提升。再结合GRA（灰色关联分析）得出各城市的首要空气污染因素以及K-means聚类分析找出空气污染情形相似的城市,对于人们的日常生活以及政府的相关部门指定环保政策有着重要的参考意义。
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