【摘 要】
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准确预测PM2.5浓度可以有效避免重污染天气对人体带来的危害.现有方法往往重视本地历史信息对PM2.5浓度预测的影响,而忽略空间传输的作用.提出了一种长短期记忆网络和卷积神
【机 构】
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上海交通大学中英国际低碳学院,上海200240;上海交通大学环境科学与工程学院,上海200240
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准确预测PM2.5浓度可以有效避免重污染天气对人体带来的危害.现有方法往往重视本地历史信息对PM2.5浓度预测的影响,而忽略空间传输的作用.提出了一种长短期记忆网络和卷积神经网络(LSTM-CNN)相结合的方法,利用历史PM2.5浓度数据、历史气象数据和时间数据,对空气质量监测站未来6 h PM2.5浓度做出预测.该模型主要由2部分组成:1)基于长短期记忆网络的时序预测模型,模拟本地因素对PM2.5浓度预测的影响;2)基于一维卷积神经网络的特征提取模型,模拟周边地区污染物的传输与扩散对PM2.5浓度预测的影响.随机选取了北京市市区及郊区7个监测站在2014-05-01-2015-04-30期间的数据,用于研究和评估LSTM-CNN模型.结果 表明:提出的LSTM-CNN模型相比于LSTM模型具有更好的预测效果,且对于郊区站点预测效果的改进略优于市区站点.
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