【摘 要】
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对北京市周边8个点多个压力高度的温度、湿度和风速数据,以及北京市PM2.5污染数据进行了分析和归一化处理,建立了反向传播神经网络(back propagation,BP)、卷积神经网络(conv
【机 构】
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中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院; 大数据分析与计算技术国家地方联合工程实验室; 北京科技大学土木与资源工程学院; 北京科技大学计算机与通信工程学院;
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(FRF-TP-17-001C1);北京市科技新星计划资助项目(Z171100001117081)
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对北京市周边8个点多个压力高度的温度、湿度和风速数据,以及北京市PM2.5污染数据进行了分析和归一化处理,建立了反向传播神经网络(back propagation,BP)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆模型(long short-term memory,LSTM)对上述气象数据和污染数据进行训练,训练结果表明:反向传播神经网络模型和卷积神经网络模型对未来1h的PM2.5污染等级的预测准确率较低,而长短期记忆模型的准确率较高。使用长短期记忆模型预测的未来1h的PM2.5污染值与实际值十分接近,表明北京市的PM2.5污染与其周边地区的气象条件关系密切。通过利用长短期记忆模型对不同压力高度的气象数据进行训练和对比,得出在利用气象数据预测污染时,仅使用近地面气象数据比使用多个高度上的气象数据更加准确。
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