【摘 要】
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城市PM2.5浓度作为一项重要的空气质量预测指标,对该值的准确预测可以指导人们生产生活。目前主要使用BP神经网络、支持向量回归等方法对该值进行预测,但这些方法都未能充分挖掘环境、气象、时间等因素对PM2.5浓度变化的影响,且预测精度相对不足。针对上述问题,提出一种将支持向量回归（SVR）与长短期记忆（LSTM）相结合的预测模型:选取Morlet小波与多项式混合核函数作为SVR的核函数,并通过遗传算
【基金项目】
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天津市自然科学基金重点项目（编号:19JCZDJC40000）；
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城市PM2.5浓度作为一项重要的空气质量预测指标,对该值的准确预测可以指导人们生产生活。目前主要使用BP神经网络、支持向量回归等方法对该值进行预测,但这些方法都未能充分挖掘环境、气象、时间等因素对PM2.5浓度变化的影响,且预测精度相对不足。针对上述问题,提出一种将支持向量回归（SVR）与长短期记忆（LSTM）相结合的预测模型:选取Morlet小波与多项式混合核函数作为SVR的核函数,并通过遗传算法（GA）及改进粒子群算法（IPSO）对其进行参数优化,将改进后的模型（IPSO-SVR）预测结果与使用LSTM的预测结果通过结合函数进行非线性叠加,得到最终的预测结果。论文主要研究内容如下:（1）针对传统SVR中RBF核函数非完全正交基,在某些复杂场景预测中结果精度相对不足的问题,提出了一种基于Morlet小波与多项式核按照3:2比例融合的混合核函数SVR预测方法。在预测效果上,保留了多项式核函数的整体性预测优势,并体现了Morlet小波核局部化、多分辨的预测特性。采用了多组实验对比,结果均表明基于Morlet小波与多项式混合核函数的SVR较其他核支持向量回归预测结果精度更高。（2）针对SVR中未知参数影响模型预测的问题,首先使用遗传算法对惩罚因子C以及参数sigma进行优化。考虑经该算法优化后的模型预测效果仍有不足,使用改进粒子群支持向量回归（IPSO-SVR）模型再次实验。结果表明基于IPSO-SVR的模型简单、搜索效率高,较优化前的模型预测结果进一步提高了准确度。（3）提出了基于支持向量回归与LSTM的预测模型。由于多变量时间序列的LSTM能够充分挖掘时间序列下多维自变量对目标变量的影响,支持向量回归则在小规模样本预测问题中具备模型参数较少、预测精度高等优势,最终的预测值由两部分结果通过结合函数非线性叠加产生。（4）将SVR-LSTM模型应用到城市PM2.5浓度预测中,不同方法的对比均采用一致的某市真实气象污染监测数据集进行对比。结果显示SVR-LSTM模型较ARMA时间序列、BP神经网络更能反映PM2.5实际变化,较单一的LSTM以及IPSO-SVR在预测均方误差中分别降低0.0244以及0.0082,是一种有效的城市PM2.5浓度预测模型。
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