基于LSTM的PM2.5预测模型综述

摘要：

当下雾霾问题引起了国家领导人的重视和公众广泛关注,预防PM2.5污染成为生态环境部主要工作之一.本文介绍了LSTM神经网络,以及以此为基础的PM2.5预测模型的算法和运算;采用灰色关联分析法计算了气象因子和大气污染物因子与PM2.5浓度关联度,并评估了基于LSTM的PM2.5预测模型的性能.结果显示,基于LSTM的PM2.5预测模型的准确度相对较高,研究结果为组力打赢蓝天保卫战具有一定的理论价值.

关键词： 雾霾污染 细颗粒物 预测模型 准确度

作者: 肖敏志 王淑君 宋巍巍

作者单位: 生态环境部华南环境科学研究所,广州510655 广东省环境技术中心,广州510308

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国环境科学学会2019年学术年会

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 975-978

在线出版日期: 2019-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）