【摘 要】
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为及时获取空气质量指数和确保公众健康出行，采用长短期记忆网络（long-short term memory,LSTM）作为空气质量指数预测模型建立空气质量指数预测系统。首先对数据进行采集，将采集到的污染物数据、气象数据以及空气质量指数数据进行预处理；然后对数据进行分析得出影响空气质量指数的因子；最后通过J2EE平台调用基于LSTM算法的预测模型对未来短期空气质量指数进行预测，并通过图表形式对结果进
【基金项目】
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内江师范学院校级科研项目（2020YB34）项目资助；
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为及时获取空气质量指数和确保公众健康出行，采用长短期记忆网络（long-short term memory,LSTM）作为空气质量指数预测模型建立空气质量指数预测系统。首先对数据进行采集，将采集到的污染物数据、气象数据以及空气质量指数数据进行预处理；然后对数据进行分析得出影响空气质量指数的因子；最后通过J2EE平台调用基于LSTM算法的预测模型对未来短期空气质量指数进行预测，并通过图表形式对结果进行可视化输出。实用结果表明，系统能为公众出行提供正确指引，并且具有一定实用价值。
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