【摘 要】
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近年来,随着我国环境保护措施的不断加强,如何有效控制大气污染也越来越重要,而PM2.5作为污染物的重要来源也提上日程,因此对PM2.5做有效的预测具有重要的现实意义和社会价值
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近年来,随着我国环境保护措施的不断加强,如何有效控制大气污染也越来越重要,而PM2.5作为污染物的重要来源也提上日程,因此对PM2.5做有效的预测具有重要的现实意义和社会价值。收集2015年1月1日到2019年3月10日昆明市空气质量指数信息,首先利用传统的时间序列模型预测PM2.5,接下来设计LSTM循环神经网络PM2.5预测模型。实验结果表明:与传统的时间序列序列相比,LSTM模型预测精度更高,具有较强的实用性。
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