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基于 LSTM 模型预测空气质量指数:以 Delhi 和 Houston 为例

EasyChair Preprint no. 1214

7 pagesDate: June 20, 2019

Abstract

空气质量指数(AQI)预测是当今空气质量研究的热点之一,它有助于评价城市空气污染物对人体健康的 影响.在过去的十年里,人们已经了解到空气污染是一个严重的问题,空气质量指数是一个数字,基于主要 空气污染物浓度的综合效应,被政府机构用来表征不同地点的空气质量,也被用于世界上许多大都市的地方 和区域空气质量管理[1].传统的预测方法只能够对空气质量数据进行小数据量的分析,导致预测精度低、速 度慢、效率低下并且容易产生数据拟合,为了能满足用户对实时数据处理的需求.本文提出基于长短期记忆 单元(LongShort-termmemory,LSTM)的递归神经网络模型,因为其能有效利用序列数据中长距离依赖信息的 能力,所以非常适用于空气质量指数的预测中.本文结合近几年 Delhi 和 Houston 的空气质量数据,对数据 进行回归拟合,预测未来的空气质量指数,该模型使用 MAPE、RMSE、R、IA 和 MAE 对数据进行处理,并 与 MLR(BGD)、MLR(SGD)、MLR(MBGD)和回归模型(SVR)[2]进行对比.实验结果表明, LSTM 神经网络 能较准确地预测空气质量 AQI 指数

Keyphrases: air quality, index forecast, LSTM network

BibTeX entry
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@Booklet{EasyChair:1214,
  author = {Dongwen Zhang and Qi Zhao and Yunfeng Xu},
  title = {基于 LSTM 模型预测空气质量指数:以 Delhi 和 Houston 为例},
  howpublished = {EasyChair Preprint no. 1214},

  year = {EasyChair, 2019}}
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