【摘 要】
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随着我国经济的迅猛发展,空气污染问题日趋严重,生态环境已成为当今社会倍受关注的问题。大气颗粒物PM2.5作为重要的空气污染物,对人们正常的生产、生活以及工作带来了不利影响,同时危害了人们的身体健康。因此分析、研究预测PM2.5的浓度具有十分重要的现实意义。首先,本文为了证明预测模型具有广泛的适用性,选择的研究地区为北京市、成都市、广州市、上海市和沈阳市,这五个代表性的城市。为探究影响PM2.5浓度
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随着我国经济的迅猛发展,空气污染问题日趋严重,生态环境已成为当今社会倍受关注的问题。大气颗粒物PM2.5作为重要的空气污染物,对人们正常的生产、生活以及工作带来了不利影响,同时危害了人们的身体健康。因此分析、研究预测PM2.5的浓度具有十分重要的现实意义。首先,本文为了证明预测模型具有广泛的适用性,选择的研究地区为北京市、成都市、广州市、上海市和沈阳市,这五个代表性的城市。为探究影响PM2.5浓度的因素,本文通过季节、气温、风速、气压、湿度与PM2.5浓度的相关性分析,探究了气象与环境空气条件因素对PM2.5浓度的影响。其次,分别应用ARIMA模型、灰色预测模型计算沈阳市PM2.5的浓度预测值,为得出拟合效果更佳的预测模型,建立了 LSTM神经网络预测模型,拟合了北京市、成都市、广州市、上海市和沈阳市一年中PM2.5浓度的变化趋势,对PM2.5浓度进行了预测,本文中LSTM神经网络预测模型的优点是输入变量选取客观、考虑影响因素比较全面以及研究对象所针对地区多具备普适性。最后,对多种预测模型的结果进行评价,对模型的有效性、适用性做出分析,从而为实际应用中模型的选择提供依据。
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