【摘 要】
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当前智慧城市的概念逐渐铺展开来,在城市中布设了许多监测系统,空气监测系统就是其中重要的一项。针对中国城市复合型大气污染尤其是PM2.5污染问题,空气监测系统当中很重要的一个功能就是对PM2.5浓度进行实时有效的监测和精确的预测。然而现有的预测模型在预测单站点PM2.5浓度时,往往只能利用目标预测站点的历史数据而不考虑PM2.5的时空特性,这会使预测的准确度不足。为此,本文主要围绕着基于LSTM（L
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当前智慧城市的概念逐渐铺展开来,在城市中布设了许多监测系统,空气监测系统就是其中重要的一项。针对中国城市复合型大气污染尤其是PM2.5污染问题,空气监测系统当中很重要的一个功能就是对PM2.5浓度进行实时有效的监测和精确的预测。然而现有的预测模型在预测单站点PM2.5浓度时,往往只能利用目标预测站点的历史数据而不考虑PM2.5的时空特性,这会使预测的准确度不足。为此,本文主要围绕着基于LSTM（Long Short-term Memory）的PM2.5监测浓度预测的研究,并研究了不同特征筛选方法对PM2.5浓度预测的影响。此外,对PM2.5监测网络各站点之间存在的长期依赖关系进行深入分析,并基于此提出了一种基于Pearson双向加权网络的P-LSTM预测模型。本文的主要内容包括:1、对福州空气监测网络的PM2.5相关影响因素进行时空特性分析,发现了PM2.5污染物浓度时序演变趋势与其它大气污染物的时序演变趋势具有相似性,另外发现了监测网络中各个监测站点之间PM2.5浓度的变化存在着相互影响的关系。为了获得实采的PM2.5数据,我们自己搭建了一个PM2.5数据采集站点,采集站点的结构包括光伏发电电路、充放电电能管理、通信系统、PM2.5采集设备、监测管理系统。2、我们利用灰色关联分析法与主成分分析法分别对PM2.5相关影响因素进行分析,通过分析结果对PM2.5预测模型中的输入特征进行挑选,挑选出对PM2.5浓度影响较大的影响因素并建立LSTM（长短期记忆神经网络）预测模型。预测结果显示使用主成分分析方法挑选出来的输入特征,在PM2.5预测模型中的预测效果更好。3、本文用双向加权网络矩阵来对监测站点之间的空间关联特性进行更加深入分析。通过使用Pearson相关系数对双向加权网络矩阵的权重进行赋值,来挖掘监测网络中长期依赖的空间关系,并构建了监测网络的空间特征X（t）。基于此提出P-LSTM预测模型,我们把空间特征X（t）和经过主成分分析筛选的影响因素作为P-LSTM模型预测PM2.5浓度的输入。通过对不同预测模型的预测结果进行比较,显示P-LSTM模型具有更好的预测准确性。另外通过P-LSTM模型预测实采的PM2.5浓度,进一步验证了P-LSTM模型的优越性。
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