【摘 要】
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空气质量指数(Air Quality Index,AQI)是衡量空气质量优劣的重要指标,对安全生产和人民生活具有重要的指导作用。但由于空气质量的状态受到多个污染因子的影响,具有很强的时
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFC0808306),河北省重点研发计划资助项目(19270318D),河北省物联网监控工程技术研究中心资助项目(3142018055),青海省物联网重点实验室资助项目(2017-ZJ-Y21)
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空气质量指数(Air Quality Index,AQI)是衡量空气质量优劣的重要指标,对安全生产和人民生活具有重要的指导作用。但由于空气质量的状态受到多个污染因子的影响,具有很强的时序性,传统回归预测方法的效率和精确度都较低,鉴于此,文中提出了一种基于IG(信息增益)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的空气质量指数混合预测方法。本文首先基于TensorFlow机器学习框架搭建了动态预测模型,并利用IG(信息增益)减少输入变量的数量以及降低模型的复杂程度,然后在某市
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